ArdaOkan адаптировал NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 для распознавания турецкой речи. В основе — rank-8 LoRA по вниманию во всех 24 слоях энкодера, при этом декодер, проекторы энкодер/декодер и joint-голова обучены полностью
MenteE Code 3B (v1) — это coding-agent ассистент от MenteE: LoRA-файнтюн Qwen2.5-Coder-3B-Instruct на 3,09B параметров, слитый в самостоятельную модель. Обучен на 53 567 schema-validated агентских траекториях; лицензия A
LoRA-«кора» для обхода препятствий человекоподобным роботом
Модель от Hwihwa Lab в коллаборации с CONNECT AI LAB — PEFT/LoRA-адаптер на базе Qwen/Qwen3.5-0.8B для робота LINK-01. Принимает 21-мерную сенсомоторную телеметрию и выдаёт дискретные команды движения; обучена через PPO
Неофициальная character LoRA для Sakuna Memoir из «The Vexations of a Shut-In Vampire Princess» от abbuibuibui. Обучена на waiIllustriousSDXL v17; в репозитории полные веса E1–E7, а в качестве дефолта автор рекомендует E
Это bf16 style LoRA от quarterturn для модели MOSS-Image-Base, сделанная под изображения в стиле Gabriel Dropout. Обучена на 683 аниме-кадрах из сериала: 12 000 шагов через ai-toolkit.
взрослый LoRA для фотографической генерации на MOSS-Image
Это LoRA-адаптер для MOSS-Image-SFT (предпочтителен для инференса) и MOSS-Image-Base, настроенный на взрослую фотографическую портретную генерацию. В корне репозитория лежит сфокусированный чекпоинт на 1 750 шагов, обуче
LoRA взрослой Shoko Makinohara для NoobAI-XL и NetaYume
shokoadult — набор LoRA для text-to-image от ir0n1c. Одна и та же тренировка выполнена под две базовые модели: Laxhar/noobai-XL-1.1 и duongve/NetaYume-Lumina-Image-2.0. В карточке лежат две отдельные папки — sdxl-lora/ и
Ratchet text-to-SQL adapter — LoRA-адаптер от harshbhx для NVIDIA Nemotron 3 Nano 4B. Он учит модель писать один SQLite SELECT по схеме БД и вопросу на английском. Обучен дистилляцией от Nemotron 3 Ultra на синтетических
smollm3-math-sft — это continued SFT модели HuggingFaceTB/SmolLM3-3B (3,08 млрд параметров) на решениях GSM8K. Автор — AhmedElkhateeb1; это учебная Chapter 1 submission, а не обучение с нуля. Дообучение выполнено через L
Sieve-Vision-27B от sthanika-ai — визуальная модель принятия решений на базе Qwen/Qwen3.8-27B, около 26 млрд параметров. Ей дают одну или несколько картинок и вопрос с вариантами, а она возвращает калиброванную вероятнос
Неофициальный character LoRA от abbuibuibui для Реми Аясаки из Horimiya. Обучен на waiIllustriousSDXL v17, в репозитории лежат веса E1–E7; по сравнительной оценке дефолт — E6 при силе 0.8. Это фанатская производная, прав
LoRA-адаптер от odelpa (проект Lo Scienziato Dilettante GDP, Giovanni Del Papa) для базовой модели Qwen/Qwen3-14B. Обучен на собственных ответах модели методом self-distillation; rank 16, 0,43 % параметров (64 225 280).
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, стил
LoRA-файнтюн Qwen2.5-1.5B под датасет masri_mt_train
Это файнтюн базовой модели Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct от автора rodinaahmed30, обученный на датасете masri_mt_train. Модель опубликована как PEFT-адаптер; размер базовой LLM — 1.5B параметров. Карточка сгенерирована авто
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.
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.
Экспериментальный LoRA-адаптер от VYBE (vybechief) поверх google/flan-t5-large. Задача — по сленговому термину выдать простое английское определение; тип PEFT LoRA, seq2seq. Это не боевой путь Bridge: live-сервис пока ис
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 pa
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, р
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. Адаптер слит с fp1