Найдено: 1821
редактирование изображений за 4 шага
Fibo 2.0 Edit Turbo — distilled-версия для редактирования изображений из семейства FIBO от Bria AI; это неофициальное зеркало ml-resources. 8B-модель для diffusers принимает изображение и инструкцию, меняет объекты, стиль, свет или текст, сохраняя остальное, и заявлена как production-ready.
крошечный денойзер, который спорит с большими
İvme-Denoise-v1 от IvmeLabs — blind-денойзер изображений на 2,97 млн параметров. Архитектура İvmetron-Guanine1: multi-scale U-Net с байесовским shrinkage; вход и выход — sRGB float32 в [0,1], разрешение любое.
LoRA для weighted reasoning, checkpoint 246
Это PEFT-адаптер, финальный чекпоинт завершённого обучения на базе google/gemma-4-31B-it-qat-w4a16-ct. Репозиторий содержит только LoRA-адаптер, а не слитую модель; база остаётся в упакованном W4-формате.
вероятности вместо генерации текста
Это дообученная Qwen/Qwen3.5-4B (4.21B) в роли decision-модели «System One»: она отвечает на типизированные вопросы о состоянии — yes/no, выбор из вариантов и оценка по порядковой шкале — вероятностями за один forward pass, без генерации текста.
редактирование изображений по инструкции
SDXL InstructPix2Pix 768 — экспериментальный файнтюн Stable Diffusion XL, обученный редактировать изображения по текстовой инструкции в стиле InstructPix2Pix. Опубликован Jinstudio; размер — около 2,57 млрд параметров, разрешение — 768×768.
0,5B-модель для первого разбора прод-логов
Это файнтюн Qwen2.5-0.5B-Instruct (494M параметров) от Rachit Manish Chheda, обученный через QLoRA. Он принимает фрагмент production-лога и возвращает JSON: один из 12 типов инцидента и severity P1–P4.
фото в аниме по текстовой инструкции
LoRA-адаптер от parajiholkar поверх timbrooks/instruct-pix2pix. Модель обучена превращать реальные фотографии и портреты в японский аниме-стиль по текстовой инструкции. База — около 0.86B параметров, обучение заняло 250 шагов при разрешении 512×512.
LoRA-адаптер для локального десктоп-ассистента
Это LoRA-адаптер (PEFT) от SPIRIT ORG для базовой модели ornith-ai/Ornith-1.5-9B. Дообучение учит 9B-модель четырём вещам: вызывать 27 desktop-инструментов, писать и чинить код, рассуждать по шагам и отвечать коротко для голосового режима.
мультимодальная модель для смартфона
LiteRT-версия LiquidAI/LFM3-Omni-2B от litert-community: принимает текст, изображения и аудио, отвечает текстом; для озвучки есть отдельные LiteRT-графы и Python-runner. Исходная модель — 2,17 млрд параметров в BF16; здесь основной файл .litertlm с int8-декодером весит 3,23 ГБ.
v0.1 — панорама из ваших фото
Это image-editing LoRA для Qwen-Image-2.1 от автора nomadoor. Она собирает целую 360° equirectangular-панораму из фотографий, размещённых на 2:1 ERP-холсте: модель заполняет зелёные зоны и слегка подгоняет вставленные кадры, чтобы они смотрелись естественно.
репак для ComfyUI: 5B и 14B в одном наборе
Lb545550 выложил набор репакованных файлов Wan 2.2 для ComfyUI. Это не новая модель, а сборка оригинальных вариантов Wan-AI, alibaba-pai, nvidia ChronoEdit и distill-LoRA от lightx2v: T2V, I2V, TI2V, S2V, Animate, Fun Control/Camera/Inpaint, VACE и ChronoEdit.
Android-инженер уровня senior в 7B
DroidSenior-7B — это 7,62B coding-ассистент для Android-разработки, дообученный от Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Модель отвечает как senior/staff Android-инженер: современный идиоматичный Kotlin, Jetpack Compose, Coroutines/Flow, Hilt и Room. Поддерживает английский и турецкий.
LoRA-адаптер для клинических рассуждений на Qwen2.5-3B
MedReason — LoRA-адаптер от Varun95 для Qwen2.5-3B-Instruct (4-bit), дообученный на medical-o1-reasoning-SFT. По карточке, модель пишет рассуждение в <think> и затем даёт краткий клинический ответ. Это research prototype, а не медицинское изделие.
структурный разбор манипуляций по тексту
QLoRA-файнтюн Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 на 4,02 млрд параметров. Модель принимает рассказ от первого лица о межличностной ситуации и возвращает анализ: какие паттерны манипуляции есть, какую последовательность они образуют, где петлю можно было разорвать и что делать дальше.
команда моделей на устройстве за миллисекунды
squad-0.8b от labqoat — типизированная decision-модель на 0.85B (System One API: состояние и типизированные вопросы на входе, вероятность по каждому допустимому ответу на выходе, один forward pass, без генерации текста).
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.