Llama-V-JEPA-LM-Qwen3-4B
kkt94 · 工具包
用一个 5.1B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-4B-Instruct-2507 上,适合有 16 GB 以上 GPU 的人。
kkt94 · 工具包
用一个 5.1B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-4B-Instruct-2507 上,适合有 16 GB 以上 GPU 的人。
kkt94 · 工具包
用一个 2B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-1.7B 上,适合只有一块普通 GPU 的人。
kkt94 · 工具包
用一个 4.2B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Llama-3.2-3B-Instruct 上,适合只有一块 12 GB 以上 GPU 的人。
kkt94 · 工具包
用一个 1.5B 的小模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Llama-3.2-1B-Instruct 上,适合只有一块普通 GPU 的人。
tencent · 工具包
根据文字指令和镜头运动,一段一段地生成视频世界,你可以边生成边改变物体、风格和视角。适合创作者和研究者。
openbmb · 工具包
一个 9B 模型就能处理图片、视频、语音和实时音视频流,并用英文和中文以文字和语音回答。适合构建语音和视觉助手的开发者。
kkt94 · 工具包
把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Llama-3.1-8B-Instruct 上,用来回答关于视频片段的问题,适合做视频理解的人。
Wan-AI · 工具包
用混合专家视频模型,根据文字提示词生成 5 秒、480P 或 720P 的视频。适合想用开源文生视频模型的创作者和开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.8 27B 视觉语言模型的 4-bit NVFP4 副本,用 vLLM 提供服务。适合想要能读图像和视频、能在智能体工具里工作的稠密模型的开发者。
Ultralytics · 工具包
用 Ultralytics 的 YOLO 模型系列在图片和视频中找出物体,同系列还覆盖分割、分类、深度、姿态和跟踪。适合开发计算机视觉应用的开发者。
kkt94 · 工具包
用一个 9.2B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-8B 上,适合有 24 GB 以上 GPU 的人。
nvidia · 工具包
NVIDIA 把阿里巴巴 Qwen3.8-27B 压缩成 4 位 NVFP4 的版本,用 Model Optimizer 制作,面向 Blackwell GPU,输入文字、图片和视频,输出文字。
Vimoo-AI · 工具包
根据文字提示词,或参考图加文字生成视频,每项任务用一个单独的 11.7B 模型。适合想做短视频的创作者和营销团队。
lucidml · 工具包
你按住按键时,从一张起始图像逐帧生成视频,并推流到浏览器。这是一个用 GTA5 素材训练的世界模型的权重和推理代码,适合研究者和机器学习工程师。
LBH-123-AI · 工具包
直接放大 Minimax H3 的视频潜变量,让你先低分辨率生成,再在目标尺寸上细化,不必解码再重新编码。适合运行 Minimax H3 视频生成的人。
Comfy-Org · 工具包
把 Wan 2.2 视频模型和相关文件打包成 ComfyUI 能加载的形式,涵盖图生视频、文生视频、相机控制等。适合在 ComfyUI 里生成视频的人。
XiaomiMiMo · 工具包
在一个 1.02T 参数、1M 词元上下文的模型里同时处理文字、图像、视频和音频。它是小米 MiMo-V2.6 系列的旗舰,用大规模强化学习训练,面向编程和智能体工作。
higa2515 · 工具包
用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本,支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。
Cloudflare · 工具包
Cloudflare 的 27B 多模态模型,针对文本、JSON、图片或视频输入,为带类型的问题给出每个允许答案的分数,而不是写出自由文本。
google · 工具包
Google 的 Gemma 4 12B Unified 模型,是能读文字、图片、音频和视频并输出文字的开放模型,上下文 256K,不需要单独的编码器。适合运行本地 AI 的开发者。