P-JiT-21K-ComfyUI
PedroMarinhoDev · 工具包
在 ComfyUI 里根据文字提示生成图像,用的是 Linum 的 2B 参数 P-JiT 21K 模型,提供 bf16 和 int8 文件,4 GB 空闲显存就能运行。适合显卡配置一般的 ComfyUI 用户。
PedroMarinhoDev · 工具包
在 ComfyUI 里根据文字提示生成图像,用的是 Linum 的 2B 参数 P-JiT 21K 模型,提供 bf16 和 int8 文件,4 GB 空闲显存就能运行。适合显卡配置一般的 ComfyUI 用户。
openbmb · 工具包
通过 llama.cpp 运行 1B 视觉语言模型,回答关于图片的文字提示词。提供多种量化大小的 GGUF 文件,适合想要小型本地模型的开发者和爱好者。
OnomaAIResearch · 工具包
根据文字提示词生成图像。这是 Illustrious XL v2 稍微更稳定的检查点,适合在作者网站或自己的环境里做图的人。
omlab · 工具包
通过在候选区域中选择来找到并指出图像中的物体,目标不存在时回答 None。适合无人机、机器人和监控摄像头的视觉工作。
nynxz · 工具包
用一个 1.9 MB 的 LoRA 去掉 ComfyUI 里 MOSS-Image SFT 画面中淡淡的竖向色条,另提供把 q、k、v 拆开的检查点。适合用 MOSS-Image 出图的 ComfyUI 用户。
nvidia · 工具包
读取胸部和腹部 CT 体数据,撰写结构化放射报告、回答问题并说明推理过程。适合做 CT 图像分析的研究人员和开发者。
NotCherry · 工具包
把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。
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。
mlx-community · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的 8 位 MLX 转换版,能读文字和图像并用文字回答,用 mlx-vlm 工具运行。适合想在本地运行大型视觉语言模型的开发者。
madebyollin · 工具包
用一个微型自动编码器实时预览 FLUX.2 的图像生成,它与 FLUX.2 VAE 使用相同的潜空间格式。适合图像应用开发者和内存有限的人。
inclusionAI · 工具包
inclusionAI 的 6B 文生图模型,适合界面设计稿、信息图、海报等文字较多的设计,还支持透明背景(RGBA)输出。
hiwaifu-research · 工具包
从 Gemma 4 31B-IT 后训练而来的角色扮演聊天模型,用用户的语言回复,无论是俄语、西班牙语、英语还是葡萄牙语,并一直保持这种语言。可处理图像和文字。
gribbliest · 工具包
用一个简短的提示词,从新的相机角度重新渲染一张图片,是 Qwen Image 2.1 的编辑 LoRA。适合在 ComfyUI 或 diffusers 里编辑图片的艺术家和开发者。
ggml-org · 工具包
DeepSeek 的 748B 模型 V4.1 Flash 1017 的 GGUF 文件,由 ggml-org 转换并附带处理图片的视觉文件,适合有大内存机器、通过 llama.cpp 工具运行模型的人。
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。
fal · 工具包
用基于 GAN 的超分辨率模型把生成的图片放大四倍。由 fal 制作,适合想把生成图片放大的人。
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。
Egzakta · 工具包
用多种大小的 GGUF 文件运行 27B 的 KVARK Sparkle 1.1 模型,可选图像输入和推测解码。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。
DavidAU 对 27B Qwen 模型的 GGUF 微调版,有可切换的指令和推理模式,以及内置的帮助系统。Hugging Face 把它列为图文转文字。供本地运行。
回答问题并读取图像,思考过程短得多。这是 DavidAU 对 27B 的 Qwen 3.8 的调优版 GGUF,目标是在保持准确度的同时减少推理 token,适合在本地运行模型的人。