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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。
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。
keras-io · 工具包
你可以在 Gradio 页面里试用一个处理 CT 类数据的视频视觉 Transformer,里面带有两个示例视频。适合对视频模型好奇的学生和开发者。
litert-community · 工具包
为 LiteRT-LM 设备端运行打包的 740M 多模态 EmbeddingGemma 2。它把文字、代码、图片、视频和音频映射到同一个 768 维向量空间。
LiconStudio · 工具包
一个用于 MiniMax-H3 的图生视频 LoRA,减少生成视频里物体重复、穿模和动作怪异的情况。适合用静态图做动画的 ComfyUI 用户。
kandinskylab · 工具包
把一张参考图和一段语音录音变成会说话的头像视频,整个人物都会跟着音频动起来。适合有高性能 GPU 的研究者和开发者。只能使用你有权使用的人脸和声音。
inclusionAI · 工具包
包含两个 9B 模型,用于实时对话,能边听边说,处理打断,并把任务交给外部工具。一个能看视频和听音频,另一个只处理音频。
Comfy-Org · 工具包
借助 ByteDance Seed 的 SeedVR2 3B 和 7B 重新打包的文件,在 ComfyUI 里放大图片和视频,提供多种精度格式。适合在自己电脑上用 ComfyUI 做放大的用户。
Wan-AI · 工具包
照着驱动视频里的动作,让一张角色图片动起来,还能用文字控制镜头视角。适合有高性能 GPU、要制作角色视频的人。
Wan-AI · 工具包
根据文字提示生成 480P 短视频,小到大多数约 8 GB 显存的消费级 GPU 都能运行。适合想在本地做文字转视频的创作者和研究者。
vllm-sr · 工具包
一个 9B 模型,一次调用就能回答关于文字、图像或视频的多个选择、是非和打分问题,并为每个答案返回概率而不是生成文字。适合路由和决策任务。
vllm-sr · 工具包
用一次调用回答关于文字、图像或视频的选择、是非和打分问题,为每个答案返回概率而不是文字。这是 27B 的决策模型,适合做路由和分流的开发者。
QuantStack · 工具包
提供 Wan2.2-I2V-A14B 的 GGUF 文件,这是一个把静态图片变成视频的 14B 模型,可在 ComfyUI 里配合 ComfyUI-GGUF 节点使用。适合在家用 GPU 上做短视频的人。
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的图像和视频多模态模型,像视频编码器存储视频那样读取视频,只保留变化的图块。适合做视频理解和流式处理的开发者和研究者。
vllm-sr · 工具包
对同一份文本、图片或视频输入一次回答多个问题,为每个答案给出概率,不生成文字。这是 vLLM Semantic Router 推出的 27B 多模态决策模型。
vllm-sr · 工具包
一次调用就能回答关于文本、图片和视频的选择题、是非题和打分题,并为每个答案返回概率,而不是生成文字。适合需要给请求分流或分类的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的 GGUF 文件,这个视觉语言模型能读图像、图表、文档和长视频,还能输出坐标和结构化数据。适合在本地运行它的人。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Google 指令微调 Gemma 4 12B 的 GGUF 量化版本,一个能读文字、图片、音频和视频并输出文字的模型,适合本地运行。
unsloth · 工具包
把文字变成 768 维向量,用于设备端的搜索、检索和聚类。基础模型还支持图像、视频和音频。由 Unsloth 打包成 GGUF。
sensenova · 工具包
用 27B 模型生成并渲染可执行代码来制作短视频,该模型由 Qwen3.8-27B 微调而来。适合想根据提示词出视频草稿的动效设计师、教师和营销人员。
RunDiffusion · 工具包
根据文字提示生成写实风格的图片,是 Stable Diffusion XL 的微调版本,模型卡说它能在 8 GB 显存上运行。适合想用现有 SDXL 工具得到照片风格效果的创作者。
nvidia · 工具包
NVIDIA 用 Model Optimizer 制作的、预先量化好的 Alibaba Qwen3.6-35B-A3B 的 NVFP4 版本。它能处理文本、图片和视频,可在 Hopper 或 Blackwell GPU 上用 vLLM 运行。
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。