Найдено: 449
LoRA для чистого пиксель-арта с жёсткой сеткой 8×8
moss-pixelart-v.0.3 — LoRA от finger-gun для модели OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT. Она дообучена под генерацию аккуратного пиксель-арта и 2D-ассетов для игр: каждый блок 8×8 выходных пикселей соответствует одному логическому пикселю.
компактная модель для философских рассуждений
Это полная merged-версия Qwen3.5-2B (1.88B параметров), дообученная через LoRA для академической философии и цепочек рассуждений (CoT). Модель работает с китайским и английским, следует схеме【范畴辨析】→【逐项排除】→【明确答案】 и заточена под пошаговые ответы.
экспериментальный диалоговый файнтюн на LFM2
Morrow-2.6B-CE — экспериментальная диалоговая модель от noumenon-labs на базе LiquidAI/LFM2-2.6B. Это LoRA-based supervised fine-tuning примерно на 2,6 млрд параметров; релиз представлен в виде merged 16-bit weights.
NSFW-LoRA для FLUX.1-dev
Flux Lustly.ai Uncensored v1 — это LoRA-адаптер для FLUX.1-dev от Gameblamer (Lustly.ai), снимающий цензурные ограничения при генерации изображений. Карточка описывает его как первый несцензурированный Flux-адаптер проекта: заявлена надёжная работа на FLUX.1-dev и менее стабильная — на schnell.
меньше размышлений, больше верных ответов
OTC — проект сжатия рассуждений на базе Qwen/Qwen3.8-27B (27,36 млрд параметров). Автор дообучил модель через CPO и GRPO, чтобы она решала математику и задачи по коду короче, не теряя, а повышая точность. Доступен полный BF16-мердж (~55 ГБ) для transformers.
Remotion-сцены из текстового описания
Charon V2 (MiniCPM5-1B) — инструкционно дообученная генеративная модель кода, которая создаёт готовые к продакшену процедурно анимированные сцены на React + Remotion TypeScript (TSX) по описанию на естественном языке.
видео-текстовые эмбеддинги для поиска событий
Это research-релиз NVIDIA: TAO-файнтюн OpenGVLab InternVideo2-CLIP-L14 с замороженным текстовым энкодером MobileCLIP-B-LT. Модель переводит видео и английские описания в общее 512-мерное пространство для text-to-video retrieval и zero-shot классификации действий.
сжатие трасс AI-агента в структурную память
compctx-0.8b от aksern — текстовый файнтюн Qwen/Qwen3.5-0.8B (752M параметров, Qwen3_5ForCausalLM). Он не для диалогов, а для сжатия execution trace агента в краткую память: цель, ограничения, сделанное, ошибки, решения и следующий шаг.
студийные портреты вымышленных персонажей с абсурдной геометрией лиц
Это LoRA-адаптер для text-to-image от akatz-ai (Akatz Labs), сделанный для OpenCast Studio. Добавляет к Krea 2 узнаваемый стиль: фотоматериалы и студийный свет, намеренно необычные пропорции, скульптурные причёски, правдоподобная кожа и одежда. Работает и с антропоморфными животными-персонажами.
27B-модель для роутинга и извлечения спанов
vela3-turbo — референсная модель семейства Vela 3.0 от vLLM Semantic Router × KR Labs. Построена на d3-turbo v1.0: 26,09B параметров плюс 5044 MB адаптеров и голов, лицензия Apache-2.0.
LoRA-адаптер для агента pi на анализе данных
Это LoRA-адаптер для LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B от harness-hub. Обучен с подкреплением через AsyncGRPO в TRL как модель для кодинг-агента pi на задачах анализа данных: каждый rollout — полная сессия pi в удалённом sandbox с shell и Python.
4B-модель для text-to-SVG, но пока baseline
aixonlab выпустила svg-slm-4b — LoRA-файнтюн Qwen/Qwen3.5-4B на 4,21 млрд параметров для генерации SVG: иконок, плоских иллюстраций, line art, градиентов, emoji, SMIL/CSS-анимации и сцен. В репозитории лежат merged bf16-веса, адаптер отдельно. Лицензия весов — Apache-2.0.
0,3B для решений по картинкам и тексту
vela3-fast-vision — preview-модель семейства Vela 3.0 от vLLM Semantic Router × KR Labs. Это encoder на 0,3B параметров на один запрос: отвечает на choice/yes-no вопросы по изображениям, ищет слова ответа, не подтверждённые картинкой, проверяет OCR, указывает область и обрабатывает текстовые…
маска фольги для карт без ручной покраски
LoRA для Qwen-Image-2.1 (7B DiT, image editing), которая по карте предсказывает grayscale-карту фольги: где голограмма блестит и насколько сильно. Также делает embossed etch-текстуру для full art и secret rare. Подходит для игр/приложений, 3D-вьюера карт, печатных макетов и сайтов коллекций.
SQLite-запросы из схемы и вопроса
Это файнтюн Qwen/Qwen3.5-9B от EuricoGVP для генерации одного SQLite-запроса по схеме БД, необязательной подсказке и вопросу. 9B-модель обучена в non-thinking режиме; LoRA-адаптер уже влит в веса, поэтому PEFT не нужен, а артефакты совместимы с Transformers и vLLM.
4B-агент для SQL и Cypher
Это объединённый в bf16 LoRA-файнтюн XHToken/Spark-X2.6-4B (4,11 млрд параметров) от trjxter. Модель отвечает на вопросы по базе: сначала думает, затем вызывает один read-only инструмент — SQLite SQL для реляционной схемы или Neo4j Cypher для графовой.
18+ LoRA для фотопортретов на MOSS-Image
Это LoRA для взрослой фотографической генерации на базе MOSS-Image-SFT или MOSS-Image-Base; для инференса предпочтительна SFT. Настроена на откровенные взрослые портреты, ню-позы, интерьерные сцены и крупные фотокомпозиции. Библиотека — diffusers.
PEFT LoRA для Python-кода с аудитом zero-leakage
Это LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.8-27B от ProbioticFarmer: 64 слоя, 256 тензоров, r=16, lora_alpha=32, target modules down_proj, o_proj, out_proj. Обучение шло на 40 задачах (160 слотов, 3 378 token positions) на Apple M4 Max 128 GB; 16 тестовых задач (64 слота, 1 327 token positions) держали…
компактный классификатор банковских обращений
Это LoRA-файнтюн Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct от Boole AI, Inc. для классификации сообщений банковской поддержки в 10 интентов BANKING77. Модель отвечает ровно одной меткой; в репозитории лежат merged-веса fp32, адаптер, скрипты обучения/оценки и сырые eval-выходы.
резкость и размытие силой LoRA
Concept Slider LoRA для MOSS-Image от aoleg: двигает изображение между резким и размытым только силой LoRA, без триггер-слов и правок промпта. Базовая модель — OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base; ранг LoRA — 4, alpha 4.