24 поста
IDM 1-Step — редактирование изображений за один проход
Community-адаптер от akhaliq сжимает 4-шаговую модель редактирования Bria Fibo 2.0 Edit Turbo до одного вызова сети без CFG. Это LoRA-надстройка над замороженной базой: вместо четырёх DiT-forward на одно редактирование —
3D-гауссианы из одной картинки за 5 шагов
Idol Turbo от akhaliq — дистиллированная few-step версия speridlabs/idol для image-to-3D. На входе одно фото объекта, на выходе до миллиона 3D-гауссианов: 5 шагов без guidance вместо 50 шагов с classifier-free guidance.
768px Turbo-диффузия на LiteRT CPU
Публичное зеркало LiteRT-конвертации iris-3b-Turbo от LiteRT Community: text-to-image, 768×768, 4 шага сэмплирования и conditioning на Qwen3-VL-4B. Конвертацию выполнили upstream, а репозиторий содержит byte-for-byte коп
быстрые typed-decision решения одним forward pass
Chon-1.0-12B-Fast от ninhnv — typed-decision модель: на вход получает state (текст, JSON или диалог) и один вопрос с закрытым набором вариантов, а на выходе даёт калиброванные вероятности для каждого варианта. Это LoRA-а
Claude Opus Reasoning Distilled: рассуждения Claude в компактной модели
Это экспериментальный файнтюн Ministral 3 8B (8,92 млрд параметров) от xtools-at на базе unsloth/Ministral-3-8B-Reasoning-2512. Модель дообучена на 8 000 примерах reasoning-трейсов Claude Opus и Sonnet, чтобы перенести б
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, стил
SD-Turbo в портативном LiteRT для CPU
Конвертация stabilityai/sd-turbo в формат LiteRT от frankdu. Это text-to-image пайплайн на Float32-графах CLIP, UNet, Euler ancestral sampler и VAE: выход 512×512 за 1 sampling step. Графы подаются по одному, бандл порта
Ngọc Huyền: компактный вьетнамский TTS
ViFastTts N0 — Ngọc Huyền — исследовательская TTS-модель для вьетнамского языка от dvchd. Это один женский голос, acoustic-модель small на 6,1 млн параметров и 24 kHz; в репозитории есть checkpoint, config, ONNX FP32 и б
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. За один вызов system_one отвечает
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 подтверждён
три шага вместо восьми
LoRA для Krea 2 Turbo от автора lvladikov сокращает генерацию с 8 шагов до 3 при CFG 1. Это rank-64 адаптер на тех же 228 модулях, что и 4-step/2-step версии; обучение шло на одном H100/H200 около 115 часов на 42 000 сэм
int8 GPTQ для ComfyUI
Это int8 GPTQ-квант версии 10Eros Max H3 8-step TURBO beta7 от tenstrip, опубликованный с разрешения автора. Формат — diffusion-single-file для ComfyUI: один safetensors на 22,5 GB вместо исходного bf16-чекпоинта на 40,2
полные веса MiniMax-H3 для diffusers
Это конвертация полных весов 10Eros-Max в формат MiniMaxH3PrunedTransformer3DModel для diffusers. Около 20,11 млрд параметров, база — multimodalart/MiniMax-H3-Pruned; TURBO-дельта уже вшита в веса. Это не LoRA: мержить,
зеркало чекпойнта для image-to-video
Приватное зеркало чекпойнта DaSiWa MiniMax H3 Turbo int8, опубликованного на Civitai (модель 2877206, версия DaSiWa_Hybrid_v4_Turbo). Репозиторий нужен, чтобы арендованные GPU-инстансы качали файл на полной скорости: CDN
fused-веса MiniMax-H3 для diffusers
Это image-to-video трансформер MiniMax-H3 на 20,11 млрд параметров, сконвертированный в дерево модулей diffusers на базе multimodalart/MiniMax-H3-Pruned. В репозитории лежат сами веса, а не LoRA: их не нужно сливать, сво
аудио-видео за 4–8 шагов
LoRA для базовой модели Comfy-Org/MiniMax-H3 от автора Assfnjk. Генерирует совместное видео и синхронизированное стерео-аудио всего за 4 шага сэмплинга вместо обычных ~20 — примерно 5× ускорение. Вес LoRA — около 744 MB
SDXL Turbo на CPU через LiteRT
SDXL-Turbo-LiteRT — LiteRT-конвертация stabilityai/sdxl-turbo от frankdu, созданная на основе исходных весов Stability AI. Это не языковая модель и не .litertlm-чекпоинт, а набор Float32-графов для text-to-image пайплайн
редактирование изображений за два шага
LoRA-адаптер от linoyts для Qwen/Qwen-Image-2.1, дистиллированный методом DMD2. Превращает 20-шаговую генерацию базовой модели в 2 forward-pass, сохраняя качество редактирования по инструкции и text-to-image близким к te
2 шага вместо 50 и без CFG
Community-реализация Intrinsic Distribution Matching (IDM) для MOSS-Image: LoRA-адаптер, который генерирует 1024²-изображения за 2 прохода DiT без CFG. Обучен на базе OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT; для text-to-image реком
world model, управляемая картинкой и клавишами
Чекпоинт Memorizon от Institute of Foundation Models (IFM), MBZUAI: image-to-video world model на базе Wan2.2-TI2V-5B (~5,14 млрд параметров). На вход — одно изображение и клавиатурные действия или траектория камеры; на