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。
以流式方式演示 SoulX FlashHead 1.3B 模型,从名字和辅助模型看,它像是由语音驱动的头像视频。适合想试用它或阅读它代码的人。
SoulX FlashHead 是一款工具包,属于效率类,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 Soul-AILab/SoulX-FlashHead --repo-type space --local-dir SoulX-FlashHead cd SoulX-FlashHead
这个 Space 是 SoulX FlashHead 的流式演示,这是 Soul-AILab 的一个 1.3B 模型。页面只说它是一个流式演示。它列出的模型里有一个语音模型 wav2vec2 和一个 PixArt 图像模型,这暗示它是由语音驱动的头像视频。这个理解是根据名字猜的。
它适合想在浏览器里试用实验性视频模型的人,也适合想读一个流式 Gradio 演示是怎么搭起来的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 媒体 | 视频创作者 | 在决定是否适用之前,先在短片段上试用这个模型 | 打开这个 Space,运行一个示例 |
| 机器学习 | 研究人员 | 看语音模型和视频模型是如何组合的 | 阅读 generate_video.py 和 flash_head 文件夹 |
| 软件 | 开发者 | 研究围绕视频模型的流式 Gradio 应用 | 打开 gradio_app_streaming.py,跟着读 |
如果你需要有文档的输入或成品,可以跳过它,因为来源两者都没有描述。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 试用演示 | 任何好奇的人 | 模型针对示例输入以流式方式给出的结果 |
| 阅读代码 | 开发者 | 一个带有流式应用和视频生成脚本的仓库 |
| 检查各个部分 | 研究人员 | 演示列出的模型清单 |
在线版本什么都不用准备。要在自己的电脑上运行副本,你需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub hf download Soul-AILab/SoulX-FlashHead --repo-type space --local-dir SoulX-FlashHead cd SoulX-FlashHead pip install gradio==5.50.0 pip install -r requirements.txt python app.py
在线使用时,打开这个 Space 的页面,试页面上的一个示例。在自己的电脑上,用下面的命令启动应用。来源没有描述控件,所以请照着页面上的标签操作。
python app.py
你打开这个 Space,选一个内置示例。页面会在模型生成的同时把结果流式传回来。来源没有给出示例输入、输出或耗时。
如果你是新手,先用内置示例,再用你自己的素材。请只使用你有权使用的人脸和声音。
如果你熟悉这个领域,仓库里有一个流式 Gradio 应用、一个单独的视频生成脚本和一个模型文件下载辅助脚本。这个 Space 运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上。三个列出的模型如何连接,来源没有说明。
来源很简短,所以没有描述功能、输入和限制。请只使用你有权使用的人脸和声音。
以流式方式演示 SoulX FlashHead 1.3B 模型,从名字和辅助模型看,它像是由语音驱动的头像视频。适合想试用它或阅读它代码的人。
由 Soul-AILab 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 SoulX FlashHead 的流式演示,这是 Soul-AILab 的一个 1.3B 模型。页面只说它是一个流式演示。它列出的模型里有一个语音模型 wav2vec2 和一个 PixArt 图像模型,这暗示它是由语音驱动的头像视频。这个理解是根据名字猜的。
适合谁:它适合想在浏览器里试用实验性视频模型的人,也适合想读一个流式 Gradio 演示是怎么搭起来的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
媒体 | 视频创作者 | 在决定是否适用之前,先在短片段上试用这个模型 | 打开这个 Space,运行一个示例
机器学习 | 研究人员 | 看语音模型和视频模型是如何组合的 | 阅读 generate_video.py 和 flash_head 文件夹
软件 | 开发者 | 研究围绕视频模型的流式 Gradio 应用 | 打开 gradio_app_streaming.py,跟着读
如果你需要有文档的输入或成品,可以跳过它,因为来源两者都没有描述。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
试用演示 | 任何好奇的人 | 模型针对示例输入以流式方式给出的结果
阅读代码 | 开发者 | 一个带有流式应用和视频生成脚本的仓库
检查各个部分 | 研究人员 | 演示列出的模型清单
如何设置:在线版本什么都不用准备。要在自己的电脑上运行副本,你需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub
hf download Soul-AILab/SoulX-FlashHead --repo-type space --local-dir SoulX-FlashHead
cd SoulX-FlashHead
pip install gradio==5.50.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:在线使用时,打开这个 Space 的页面,试页面上的一个示例。在自己的电脑上,用下面的命令启动应用。来源没有描述控件,所以请照着页面上的标签操作。
python app.py
示例:你打开这个 Space,选一个内置示例。页面会在模型生成的同时把结果流式传回来。来源没有给出示例输入、输出或耗时。
新手与专家:如果你是新手,先用内置示例,再用你自己的素材。请只使用你有权使用的人脸和声音。
如果你熟悉这个领域,仓库里有一个流式 Gradio 应用、一个单独的视频生成脚本和一个模型文件下载辅助脚本。这个 Space 运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上。三个列出的模型如何连接,来源没有说明。
你打开这个 Space 或运行 app.py
你选一个示例或给出输入
列出的模型对它做处理
结果以流式传回给你
注意事项:来源很简短,所以没有描述功能、输入和限制。请只使用你有权使用的人脸和声音。
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
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