Mega-ASR
zhifeixie · 工具包
转写来自嘈杂、有回声、削波或重叠的录音里的英文和中文语音,并把干净的音频交给基础模型。适合处理困难音频的团队。
zhifeixie · 工具包
转写来自嘈杂、有回声、削波或重叠的录音里的英文和中文语音,并把干净的音频交给基础模型。适合处理困难音频的团队。
zed-industries · 工具包
根据文件上下文和你最近的编辑,预测光标附近的代码接下来该怎么改写。这是 Zed Industries 的模型,适合构建编辑器功能的人。
zai-org · 工具包
根据文字和参考图片生成与编辑图像,图片里的文字渲染很准确,采用自回归加扩散的设计。适合需要在图片里写准确文字的创作者和开发者。
yuyangGong · 工具包
Llama-3.1-8B-Instruct 的 LoRA 适配器,训练它遵循可信指令、忽略藏在外部数据里的命令。适合构建 LLM 应用、需要提示词注入防御的人。
Yaldat · 工具包
把波斯语文本转成 1,024 维的嵌入向量,用于语义搜索和检索。适合需要把波斯语问题匹配到正确段落的开发者。
xinsir · 工具包
用人体姿势骨架图来控制 Stable Diffusion XL 图像中人物的姿势。适合想让人物按自己的设想站立或动作的画师和开发者。
XiaomiMiMo · 工具包
用 1T 参数的混合专家模型处理文本、图像、视频和音频,并经过调教,在智能体工作中更少重复调用工具。适合能托管超大模型的团队。
XHToken · 工具包
面向设备端运行的 4.1B 参数紧凑文本模型,FP8 版本,有 none、low、high 三档思考等级,支持中英文。适合在小型硬件上做编程和智能体任务。
XHToken · 工具包
一个紧凑的 1.7B 语言模型,面向设备端使用,支持英文和中文,在编程、智能体任务和长上下文上有提升,并有三档可调的思考级别。适合在本地运行模型的开发者。
XHToken · 工具包
一个紧凑的 4.1B 通用语言模型,原生支持 1M token 上下文和 200 多种语言,采用混合注意力设计,针对编码和智能体使用调校。适合想要小型开放模型的开发者。
well9472 · 工具包
用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
Waqf-AI · 工具包
读取图片中的阿拉伯语手写文字并以文本形式返回。这是微调过的 PaddleOCR-VL 模型,适合要把阿拉伯语手写内容数字化的人。
Wan-AI · 工具包
根据文本提示或图像加文字生成视频片段,最高 720P、每秒 24 帧,Diffusers 格式,适合单块消费级 GPU。
Wan-AI · 工具包
根据音频生成电影感的角色视频,也能给现有视频做口型同步。适合有大显卡的视频创作者、动画师和研究人员。
Wan-AI · 工具包
通过复制表演者的动作和表情,让角色动起来,或把角色换进视频里,是 Wan2.2 视频系列中的一个模型。只能使用你有权使用的面孔和形象。
Wan-AI · 工具包
用小型的 1.3B Wan2.1 模型根据文字提示词生成短的 480P 视频,已打包成 diffusers 库可用的形式。在约 8.19 GB 显存的消费级显卡上就能运行。
vllm-sr · 工具包
在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择、是非、打分、框选和跟踪类问题,并为每个答案给出概率。适合构建路由或视觉检查的人。
vllm-sr · 工具包
在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择题、是非题和打分题,并为每个答案给出概率。适合做路由和分诊的工程师使用的 2B 决策模型。
vllm-sr · 工具包
在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择题、是非题和打分题,并为每个答案返回概率。适合做路由和分诊的工程师使用的小型决策模型。
unsloth · 工具包
在 NVIDIA 显卡上用 vLLM 运行 Unsloth 制作的快速 NVFP4 版 Qwen3.6 35B A3B。卡片说它的吞吐量是其他 NVFP4 版本的 1.79 倍,并且能放进 32 GB 显卡。