Найдено: 1805
аниме-чекпоинт с управляемым стилем
Чекпоинт для аниме-арта от bluvoll на Civitai. Собран как микс файнтюнов на основе MOSS Image и Anima Preview 3 - Base; автор целился в знакомую AI-generated эстетику и более стабильный стиль между сидами. Триггер-слов нет.
реалистичный чекпоинт без лишней сложности
K-WALUAN — это чекпоинт для генерации реалистичных изображений от автора wolffenbuetell на базе Krea 2. Автор делает ставку на простоту: минимум обязательных дополнений и прямой результат с обычных промптов. Триггер-слов нет.
реалистичный чекпоинт на MOSS Image
FineView 欢视 | MOSS 4 — объединённый чекпоинт для генерации изображений на базе MOSS-Image: 5B single-stream DiT, 42 блока, 128-канальный FLUX.2 latent. Автор смешал официальные варианты Base и SFT по слоям, добавив эстетические, реалистичные и NSFW-веса; модель ориентирована на кинематографичную…
рантайм для TTS с непрерывным батчингом
Это не новая TTS-модель, а runtime-ассеты для Supertone/supertonic-3 от jinhwan000. Движок использует round-based continuous batching: каждый активный запрос делает один flow-matching шаг за раунд, все запросы пакуются в один forward pass без padding.
вероятности вариантов за один проход
Это research preview компактной decision-модели от lucky-striker на базе google/gemma-4-E2B-it. Она принимает текст-состояние и один или несколько типизированных вопросов с фиксированными вариантами, а возвращает калиброванные вероятности для каждого варианта — без генерации текста и за один…
двурукая политика складывания полотенца
Это ACT-политика имитационного обучения для робота bi_so_follower, обученная в LeRobot. Она получает состояние и три вида с камер и предсказывает 12-мерные действия для складывания полотенца.
три чекпоинта для симуляционного трека RoCo
Это набор из трёх ACT-чекпоинтов из репозитория rocochallenge2025 для симуляционного трека RoCo, обученных на исправленных H5-демонстрациях из датасета ecm2027_sim_data. Политика работает в LeRobot и предсказывает 20-мерные действия по трём RGB-камерам 224×224 и 77-мерному состоянию.
VLA-политика для перемещения бутылки
Это LoRA-адаптер для Vision-Language-Action модели π₀.₅ (pi05) от Physical Intelligence, обученный в LeRobot. Базовая модель — lerobot/pi05_base; политика учится выполнять задачу «move the bottle.» по трём камерам. Размер модели в карточке не указан, зато есть данные обучения и команда запуска.
сегментация вдвое легче
Это float16-копия Meta SAM 3 в формате Hugging Face Transformers от GameBotCreator. Модель на ~0,84 млрд параметров предназначена для авторазметки изображений на собственном ПК. Это не официальный релиз Meta.
14T MoE, сжатый до 12 ГБ
Numbat-SuperExpert (12GB) — on-device консолидация архитектуры burner22/numbat на ~14 трлн параметров: 114 слоёв, 1 224 эксперта, гибрид GDN/MLA. По карточке модель сжата до 12 ГБ методом AW-SECD и рассчитана на ноутбуки и ПК с 16 ГБ RAM.
мультицелевой адаптер для видео
LoRA от drtuch для image-to-video на базе LTXV 2.3. Добавляет NSFW- и furry-сцены в генерацию видео; в карточке указан запуск через MUAPI API.
мобильный GUI-агент на базе GLM-4.6V-Flash
Это SFT-файнтюн модели zai-org/GLM-4.6V-Flash от GUI-Gym для задачи image-text-to-text. Модель примерно на 10,29 млрд параметров обучена на датасете MobileWeave и предназначена для управления мобильными интерфейсами по скриншотам.
«чуть» реалистичный аниме-стиль
LoRA от liuyun_2 для базовой модели MOSS Image: добавляет аниме-кадрам больше реалистичных деталей одежды и кожи, а также улучшает фон и свет. При этом автор подчёркивает: это не 3D-фотореализм, а именно «чуть» более реальная аниме-стилистика. Триггер-слов нет.
текстура классической масляной живописи для MOSS Image
LoRA-адаптер от CreativeEdge для базовой модели MOSS Image. Добавляет стиль классической масляной живописи с выразительной текстурой; триггер-слова не требуются.
LoRA для крупного плана POV
Это LoRA для модели MiniMax H3 от автора Felldude с Civitai. Она обучена на изображениях экстремально крупного плана в POV-ракурсе, который задан в LoRA. Тегов и триггер-слов нет; по описанию автор не заявляет применение вне этого сценария.
политика захвата кубика для манипулятора
Это RL-политика для робота SO-101: она выполняет этап захвата при stacking кубиков — находит камерой запястья один оранжевый кубик, закрывает гриппер и поднимает его с удержанием на одну секунду.
ACT-политика для перекладывания ручки
Это обученная в LeRobot политика имитационного обучения ACT от Ggghoney: робот omx_follower должен взять красную ручку и положить её в пенал. Модель на 0.05B параметров получает состояние (6,) и два изображения 3×480×640 с камер front и top, а выдаёт действие (6,).
переосвещение портретного видео
Официальные inference-чекпоинты FlashRelight — системы переосвещения портретного видео с динамическим светом (NeurIPS 2026). Первый этап FlashDelight убирает исходное освещение, второй FlashRelight синтезирует новое по HDR-карте окружения, референсному видео или текстовому описанию.
world-action политика для RoboDojo
SANA-RWM — world-action policy для трёх реальных роботов RoboDojo от Yuyang-z. Это только инференс-пакет: готовые чекпоинты, минимальный код запуска и self-test, без обучения и пайплайна данных. Подходит для XPolicyLab и управления двурукими ARX-X5, Piper и Piper-X.
готовый пак для ComfyUI: видео из текста, картинок и референсов
Репозиторий Russ1on — перепакованные файлы модели MiniMax H3 для ComfyUI. Внутри — диффузионные модели в вариантах fl2va и ref2va, текстовый энкодер Qwen3-VL-32B, turbo-LoRA, VAE, ControlNet Union и набор embeddings.