Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
在浏览器或你自己的电脑上,用一个 Gradio 应用试用 FLUX.2 Klein 图像模型的一组 LoRA。适合制作或测试 AI 图片的人。
FLUX.2 Klein LoRA Studio 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download prithivMLmods/FLUX.2-Klein-LoRA-Studio --repo-type space --local-dir FLUX.2-Klein-LoRA-Studio cd FLUX.2-Klein-LoRA-Studio
这个 Space 是一个演示页面,集中展示适用于 FLUX.2 Klein 图像模型的一组 LoRA。你可以在浏览器里的同一个 Gradio 应用中试用,不用逐个自己配置。
它列出的模型有 FLUX.2 Klein 9B 基础模型和四个附加模型。它们的仓库名分别指向换脸、一致性、柔光处理和隐形人台效果。
适合制作或测试 AI 图片、想在本地运行前先比较 LoRA 的人。做 Gradio 演示的开发者也可以看看这个应用是怎么搭起来的。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 电商 | 网店卖家 | 在服装图片上试用隐形人台 LoRA | 查看一张服装照片不用模特会是什么样 |
| 设计 | 图像创作者 | 在同一页面切换不同的 LoRA | 把柔光 LoRA 和原始基础模型的结果做比较 |
| AI 开发 | 开发者 | 阅读 app.py 和文件列表,了解演示是怎么搭的 | 把这个布局用到自己的 LoRA 演示里 |
| 教育 | 学生 | 在浏览器里打开页面,无需安装 | 了解一个 LoRA 会改变结果的哪些地方 |
如果你只需要一个普通的文字生成图片应用,可以跳过,因为这个页面是围绕 LoRA 搭建的。
这个应用可以在下面这些地方运行。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 免安装试用 LoRA | 好奇的人 | 浏览器页面里的结果 |
| 比较多个 LoRA | 图像创作者 | 可以相互对照的输出 |
| 研究 LoRA 演示 | 开发者 | 一个可以阅读和复制的 Gradio app.py |
在线版本只需要浏览器。在你自己的电脑上运行副本需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub hf download prithivMLmods/FLUX.2-Klein-LoRA-Studio --repo-type space --local-dir FLUX.2-Klein-LoRA-Studio cd FLUX.2-Klein-LoRA-Studio pip install gradio==6.30.0 pip install -r requirements.txt python app.py
打开 Space 页面,或者用下面的命令启动本地副本,再打开应用提供的页面。
python app.py
然后选一个 Space 提供的 LoRA 并运行。结果会显示在同一个页面上。
你在浏览器里打开这个 Space,选柔光 LoRA,对一张图片运行。编辑后的图片会出现在页面上,你还可以换另一个 LoRA 来比较。
如果你是新手,先打开 Space 页面,试一个 LoRA。LoRA 是一个小的附加模型,用来改变大型图像模型的表现,所以你不用安装任何东西就能看到它的效果。
如果你熟悉这个领域:仓库里有 app.py、requirements.txt、pre-requirements.txt、一个 examples 文件夹和一个 index.html。应用用 Gradio 6.30.0 构建,在线运行在 zero-a10g 硬件上。它会调用 FLUX.2 Klein 9B 基础模型和各自独立的 LoRA 仓库,所以本地副本也需要下载这些。
Hugging Face 给这个 Space 标了 Gradio 和 MCP 标签。它是一个演示,用来展示这些 LoRA,并不保证可以用于生产。
在浏览器或你自己的电脑上,用一个 Gradio 应用试用 FLUX.2 Klein 图像模型的一组 LoRA。适合制作或测试 AI 图片的人。
由 prithivMLmods 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:这个 Space 是一个演示页面,集中展示适用于 FLUX.2 Klein 图像模型的一组 LoRA。你可以在浏览器里的同一个 Gradio 应用中试用,不用逐个自己配置。
它列出的模型有 FLUX.2 Klein 9B 基础模型和四个附加模型。它们的仓库名分别指向换脸、一致性、柔光处理和隐形人台效果。
适合谁:适合制作或测试 AI 图片、想在本地运行前先比较 LoRA 的人。做 Gradio 演示的开发者也可以看看这个应用是怎么搭起来的。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
电商 | 网店卖家 | 在服装图片上试用隐形人台 LoRA | 查看一张服装照片不用模特会是什么样
设计 | 图像创作者 | 在同一页面切换不同的 LoRA | 把柔光 LoRA 和原始基础模型的结果做比较
AI 开发 | 开发者 | 阅读 app.py 和文件列表,了解演示是怎么搭的 | 把这个布局用到自己的 LoRA 演示里
教育 | 学生 | 在浏览器里打开页面,无需安装 | 了解一个 LoRA 会改变结果的哪些地方
如果你只需要一个普通的文字生成图片应用,可以跳过,因为这个页面是围绕 LoRA 搭建的。
用在哪里:这个应用可以在下面这些地方运行。
Use case | Who | What they get back
免安装试用 LoRA | 好奇的人 | 浏览器页面里的结果
比较多个 LoRA | 图像创作者 | 可以相互对照的输出
研究 LoRA 演示 | 开发者 | 一个可以阅读和复制的 Gradio app.py
如何设置:在线版本只需要浏览器。在你自己的电脑上运行副本需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub
hf download prithivMLmods/FLUX.2-Klein-LoRA-Studio --repo-type space --local-dir FLUX.2-Klein-LoRA-Studio
cd FLUX.2-Klein-LoRA-Studio
pip install gradio==6.30.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:打开 Space 页面,或者用下面的命令启动本地副本,再打开应用提供的页面。
python app.py
然后选一个 Space 提供的 LoRA 并运行。结果会显示在同一个页面上。
示例:你在浏览器里打开这个 Space,选柔光 LoRA,对一张图片运行。编辑后的图片会出现在页面上,你还可以换另一个 LoRA 来比较。
新手与专家:如果你是新手,先打开 Space 页面,试一个 LoRA。LoRA 是一个小的附加模型,用来改变大型图像模型的表现,所以你不用安装任何东西就能看到它的效果。
如果你熟悉这个领域:仓库里有 app.py、requirements.txt、pre-requirements.txt、一个 examples 文件夹和一个 index.html。应用用 Gradio 6.30.0 构建,在线运行在 zero-a10g 硬件上。它会调用 FLUX.2 Klein 9B 基础模型和各自独立的 LoRA 仓库,所以本地副本也需要下载这些。
打开 Space 页面或运行 app.py
在页面上选一个 LoRA
应用把它用在 FLUX.2 Klein 9B 上
结果显示在同一个页面上
注意事项:Hugging Face 给这个 Space 标了 Gradio 和 MCP 标签。它是一个演示,用来展示这些 LoRA,并不保证可以用于生产。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face Space。
| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|
| FLUX.2 Klein LoRA Studio 本页 | 170 | gradio | apache-2.0 | |
| Z Image Turbo共有 mcp-server · gradio | 1,940 | gradio | apache-2.0 | |
| TRELLIS共有 mcp-server · gradio | 817 | gradio | mit | |
| SAM3 Demo共有 mcp-server · gradio | 91 | gradio | apache-2.0 | |
| TRELLIS.2-Text-to-3D (Rerun)共有 mcp-server · gradio | 58 | gradio | apache-2.0 | |
| Multi-Agent AI - Coding共有 mcp-server · gradio | 39 | gradio | apache-2.0 |
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
LibertAIDAI · 工具包
以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。
facebook · 工具包
根据文字描述或音频提示生成短音乐片段,是 facebook MusicGen 的 small 检查点。适合想在自己电脑上试用文字生成音乐的开发者和音乐爱好者。
alpindale · 工具包
用一个只有约 984 个权重的小型神经网络,为 C 源代码的每个字符打上语法高亮标签,通过一个小小的 C 程序运行。适合对手工设计的网络好奇的开发者和研究者。
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。