OneJev1.6-4B
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字和几个带类型的问题,一次运行就给每个答案选项打出概率。适合开发会看屏幕的智能体的人。
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字和几个带类型的问题,一次运行就给每个答案选项打出概率。适合开发会看屏幕的智能体的人。
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字,再结合你输入的问题,为每个答案选项给出概率,比如智能体下一步该做什么、任务是否完成。
OmniJev · 工具包
针对截图、照片、视频或文字,回答你提的问题,并给出每个选项的概率。适合需要在智能体循环里快速做决定的开发者。
MultiverseComputingCAI · 工具包
Multiverse Computing 的 61.1B 多模态模型,是 NVIDIA Nemotron 3.5 Super 的压缩版本,接收文本、图像和视频,并保持约 12B 参数被激活。适合想用更少 GPU 通过 vLLM 部署大型开放模型的团队。
galilai-group · 工具包
把视频片段和单张图片编码成特征向量,用约 5,300 小时视频做自监督训练。这是面向研究者的视频编码器,采用非商业许可。
facebook · 工具包
把视频和图片转成嵌入向量,用于视频分类、检索,或作为视觉语言模型的视频编码器。由 Meta 的 FAIR 打造,适合处理视频的开发者和研究人员。
BennyDaBall · 工具包
两个 ComfyUI 工作流,用标准的 LTX-2.5 蒸馏模型为无声的 Hy-Nomas 视频世界或任意视频片段配上音轨,画面保持不变。
allenai · 工具包
回答关于图片、视频和多张图片的问题,还能指出它找到的内容。这是 Ai2 的开源视觉语言模型,适合自己运行模型的开发者和研究者。
Wan-AI · 工具包
用 Wan2.1 的 VACE 模型根据提示词、静态图片或已有片段制作和编辑视频,视频里还能出现中英文文字。适合有消费级 GPU 的视频创作者和开发者。
ruchangyao · 工具包
一步扩散模型,把低质量视频变成更高分辨率的清晰视频,有速度更快的 Turbo 版和画质更好的 Base 版。适合有高性能 GPU 的视频剪辑者和视觉研究者。
openbmb · 工具包
能读懂单张图片、多张图片和视频并用文字回答,参数量 1.3B,适合在手机和其他边缘设备上运行。适合想要小型视觉语言模型的开发者。
meituan-longcat · 工具包
用一个 13.6B 的模型,根据文字提示、一张静态图片,或接着已有片段往下写来生成视频。目标是 720p、每秒 30 帧的长片段,适合有 GPU 的开发者和研究人员。
MATLOWAI · 工具包
RelayVSR 4 倍视频放大器的预量化 Wan 检查点,让它能在 ComfyUI 里用 16 GB 和 24 GB 显卡输出 2560x1408,适合视频剪辑和修复的人。
Comfy-Org · 工具包
为 ComfyUI 重新打包的 SCAIL-2 视频模型文件,基于 Wan 2.1 14B,附带角色替换工作流。适合在视频里替换角色的 ComfyUI 用户。
Comfy-Org · 工具包
Comfy-Org 为 ComfyUI 重新打包的深度估计模型文件,共四种大小。它们把图片或视频变成深度图。适合在图像和视频工作流里需要深度信息的 ComfyUI 用户。
Wan-AI · 工具包
把一张静态图像变成 480P 或 720P 的视频,采用 Wan-AI 的专家混合设计。适合用图片生成视频的创作者和研究人员。
QuantStack · 工具包
一个 5B 参数的文字生成视频模型,转换成 GGUF 供 ComfyUI 使用,4 比特下估计约 2.5 GB,支持英文和中文提示词。适合想在自己电脑上生成视频的 ComfyUI 用户。
akhilaaa3 · 工具包
针对文字、图像、音频或视频提出的问题,对你列出的每个选项给出概率,而不是写一段解释。这是基于 Gemma 4 的 12B 分类器,适合需要带分数决策的开发者。
XiaomiMiMo · 工具包
在同一个模型里处理文本、图像、视频和音频输入,上下文长达 1M token,适合长代码库和智能体运行。这是 XiaomiMiMo 推出的 311B 开放混合专家模型。
Sense-X · 工具包
一个 Gradio 演示,用 Sense-X 的 UniFormer 视频模型处理视频片段并给出类别,附带三个示例视频。适合想在浏览器里体验视频分类的学生和开发者。