Primal VAE
ostris · 工具包
提供小型图像自编码器,把图片压成一两个潜变量通道,不需要缩放系数,再通过分块拼成 Flux 或 Stable Diffusion 的潜变量形状。适合搭建扩散模型的人。
写代码、审代码用的提示词、编程智能体任务说明和工具包,花更少的 Token。
ostris · 工具包
提供小型图像自编码器,把图片压成一两个潜变量通道,不需要缩放系数,再通过分块拼成 Flux 或 Stable Diffusion 的潜变量形状。适合搭建扩散模型的人。
OsaurusAI · 工具包
能判断什么时候调用工具、什么时候直接回答、什么时候先问一句,由 4B 模型微调并量化,适用于运行 Osaurus 的 Apple Silicon Mac。适合在本地运行助手的人。
OpenMOSS-Team · 工具包
在视频播放的同时给出评论,逐帧接收画面并低延迟作答。适合用 Python 和 transformers 构建实时视频助手的开发者和研究人员。
OpenMOSS-Team · 工具包
用 31 种语言朗读文字,并能用一小段参考音频克隆声音,支持语言标签和明确的停顿标记。适合给产品加入语音的配音人员、配音团队和开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
用八种语言朗读文字,支持零样本声音克隆、长篇语音,并可控制发音和时长。适合音频制作人和开发语音功能的开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
听一首歌并回答有关它的问题:带时间戳的歌词、情绪和曲风、调、速度与和弦,以及歌曲结构。适合处理音乐音频的开发者和研究人员。
OpenLLM-France · 工具包
Luciole-8B-Instruct-1.1 的量化 GGUF 副本,一个支持法语和英语的 8B 文本生成模型,可在你自己的电脑上运行。来自 LINAGORA 在 OpenLLM-France 联盟中的工作。
openbmb · 工具包
通过起草 token、再让主模型一次性验证,加快 MiniCPM-OCR 1.0 的解码。它是草稿头,不是独立的 OCR 模型,适合自己部署文档解析的人。
OliviaRossi · 工具包
以混合精度 GGUF 文件运行 26.9B 参数的 SenseNova-6.8-Code2Video 模型,可在终端聊天或启动本地服务。适合想在自己硬件上使用该模型的人。
off-grid-ai · 工具包
用 stable-diffusion.cpp 加上 RealVisXL V5.0 的 GGUF 副本,在你自己的电脑上根据文字生成图片。适合想在本地生成图片、并在更轻或更高质量的文件之间选择的人。
off-grid-ai · 工具包
用 stable-diffusion.cpp 加上 Juggernaut XL v9 的 GGUF 副本,在你自己的电脑上根据文字生成图片。适合想在本地生成图片、并在更轻或更高质量的文件之间选择的人。
nvidia · 工具包
把英文语音转写成小写文本。由 NVIDIA NeMo 和 Suno.ai 团队开发的 1.1B FastConformer Transducer 模型,适合给应用加入语音识别的开发者。
nvidia · 工具包
读取文本和图像并输出文本,是 NVIDIA 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash 的 NVFP4 精简版本。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上部署智能体、聊天机器人和检索系统的开发者。
ntc-ai · 工具包
为 YuE2-3B 的音频生成加上 16 个滑块,调整声音和曲风,适合想用一个提示词塑造英文文本转音频效果的人。
NousResearch · 工具包
Hermes 4.3 36B 的 GGUF 版本,是一个混合推理模型,能先思考再回答、写出有效的 JSON,并遵循你的系统提示词。适合在自己机器上运行大模型的人。
nomic-ai · 工具包
通过 llama.cpp 在你自己的机器上把句子变成向量,使用紧凑的 GGUF 文件,适合搜索和 RAG 提问。适合想要本地文本嵌入的开发者。
NicoLab28 · 工具包
让小型 Qwen3-VL 在 ComfyUI 里代替 MiniMax H3 的 32B 文本编码器,把显存从 15.7 GB 降到 4.5 GB。这是需要自定义节点的概念验证项目。
neuralmind · 工具包
一个用巴西葡萄牙语预训练的 BERT 模型,能补全被遮住的词,也能生成文本嵌入。适合处理葡萄牙语文本的 NLP 开发者和研究人员。
netease-youdao · 工具包
用 14 种语言朗读你的文字,还能在不同语言之间复制参考声音,无需额外训练。这是网易有道的语音合成系统,适合开发者和创作者。只能使用你有权使用的声音。
nazeshinjite · 工具包
一个 GGUF 草稿模型,通过推测解码让 llama.cpp 里的 Qwen3.8-Flash-Next 更快,文件有 334 MiB 和 622 MiB 两种。它不是独立模型,适合在本地运行该目标模型的人。