Найдено: 1820
тактильная база для роботов
LingBot-Touch-Small от robbyant — JEPA-модель тактильных представлений, которая связывает разнородные тактильные сигналы с ловкой роботизированной манипуляцией. Она использует модальностные токенизаторы и общий Transformer, а представления контактной структуры и временных изменений учит через…
тактильные представления для роботов
LingBot-Touch-Tiny от robbyant — JEPA-модель тактильных представлений, которая связывает разнородные тактильные сигналы с ловкой роботизированной манипуляцией. Она использует модальные токенизаторы и общий Transformer, чтобы учить структуру контакта и временные изменения через предсказание в…
342 млн параметров для русского офлайна
Компактная русскоязычная LLM от DICPlay, обученная с нуля: собственные веса, токенизатор на 48 000 токенов и данные. Архитектура — трансформер-декодер с RMSNorm, RoPE, SwiGLU и GQA 16/4; контекст 4096 токенов, формат диалога ChatML. GGUF-версия запускается на ноутбуке и телефоне без сети.
детектор подземных объектов на радарных B-сканах
Модель от hectorvh, часть проекта GPRadar. Это YOLO11n (Ultralytics) с одним классом target: ищет гиперболические отражения от заглублённых коммуникаций и пустот на изображениях B-scan георадара. Вход — ч/б B-scan как 3 канала, 224 px.
женские лица с триггером jpn1
Это LoRA для text-to-image модели Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo, обученная на 20 разных женских лицах. Автор сделал её через Ai-toolkit; активируется токеном jpn1. Подходит для портретных генераций, но руки иногда требуют перегенерации.
персонаж по одному референсу
Anima OmniCharacter — однореференсная LoRA для модели Anima от Einnashe07. Она переносит одного персонажа с изображения в новые генерации; работает в ComfyUI и требует отдельный кастомный node.
ACT-политика для захвата блока
Это ACT (Action Chunking with Transformers), обученный в LeRobot для Hiwonder SO-ARM101. Задача — взять блок и положить его в лоток; обучение шло на 50 телеоперационных демонстрациях. На вход подаются 6 суставных значений и изображение с камеры 640×480.
квантованные веса для видео в ComfyUI
Это набор квантованных чекпоинтов MiniMax H3 от tsolful с Civitai: веса видео-модели в вариантах FL2VA и REF2VA, упакованные для ComfyUI. Доступны четыре уровня точности, чтобы выбрать баланс между скоростью, качеством и VRAM/RAM.
реалистичный MOSS-чекпоинт без Turbo LoRA
Это checkpoint от автора Lorian с Civitai на базе MOSS Image. Он рассчитан на фотореалистичные и кинематографичные генерации, в том числе NSFW. Триггер-слова не требуются.
NSFW-чекпоинт на базе Krea 2 Turbo
PornMaster Krea2 — чекпоинт для генерации NSFW-изображений на базе Krea 2 Turbo. Автор позиционирует его как инструмент точечного усиления NSFW-деталей с минимальным влиянием на официальный стиль и лица, а также с хорошей совместимостью с LoRA. Триггер-слова не нужны.
обезличивание русского текста в звонках и чатах
OEG PII RU Lite — облегчённая preview-версия модели OEG для обезличивания русского текста. Дообучена от redmadrobot-rnd/rubert-base-pii-ner (ruBERT-base, 178M параметров) и находит персональные данные в расшифровках звонков и неформатированных чатах, заменяя их обратимыми метками.
MLP для AML под шифрованием
Компактная tabular-модель от Daemons-Q для детекции отмывания денег: MLP [111, 128, 64, 2] с ReLU и 22 722 параметрами. Это опубликованная нелинейная модель, которую страница finance_aml запускает под шифрованием в рамках демо QSMPC-QKD-QHE-AI-Hybrid.
компактная модель решений без генерации токенов
QEV-0.8B-compact — мультимодальная decision-модель на 466 313 408 параметров (55% от QEV-0.8B). Она принимает текстовые свидетельства и до четырёх изображений вместе с вариантами ответа, а возвращает вероятность каждого варианта, типизированный ответ и отдельный флаг отказа за один прямой проход…
детектор трёх классов
Это vision-language encoder на базе google/siglip2-base-patch16-224, дообученный для single-label классификации изображений. Модель относит изображение к одному из трёх классов — Artificial (AI-generated), Deepfake или Real; размер — около 0.09B параметров.
PPO-агент для точной посадки дрона
Это RL-политика для посадки дрона на платформу, обученная на PyTorch с PPO. Версия v3 делает 500 тыс. шагов обучения и смещает поведение агента к посадке по центру площадки.
переставляет чашки
Это компактная vision-language-action модель на 0,45B параметров, дообученная от lerobot/smolvla_base. Политика управляет роботом so_follower по визуальным входам и состоянию из 6 значений, выдавая 6-мерные действия. Заточена под три задачи: взять левую, среднюю или правую чашку и поставить её.
decensored VLM для картинок и видео
Это расцензуренная версия Qwen2.5-VL-3B-Instruct, полученная через Heretic v2.1.0. Модель на 3,75 млрд параметров понимает изображения и видео, отвечает на вопросы, извлекает структурированные данные и может работать визуальным агентом.
VLM с физическим адаптером
Полный one-epoch SFT официальной post-trained Qwen3.5-4B от jeix. Модель на 4,57B принимает изображения и текст, а Physical Adapter добавляет признаки физических отношений из кадров. Совместно обучались native vision encoder, language model, tied LM head и сам адаптер.
трекинг движений гуманоида с учётом сил и рельефа
BRACE адаптирует whole-body референс движения человекоподобного робота под заданные силы и моменты на кистях, а также под рельеф. Два привилегированных teacher-а переносят поведение exertion и compensation в одного student-а.
распознавание еды по фото
Это файнтюн ConvNeXt Small от Koustav-717 для классификации изображений еды на 101 категорию датасета Food-101. Модель использует pretrained backbone и кастомную голову Linear(768, 101), обучена на PyTorch/Torchvision. На выходе — top-5 предсказанных классов.