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。
felixrosberg 的 Gradio 换脸演示,基于 FaceDancer 系列模型。可以在浏览器里打开,也可以自己运行一份,用于研究或学习换脸。
Face Swap 是一款工具包,属于研究类,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 felixrosberg/face-swap --repo-type space --local-dir face-swap cd face-swap
Face Swap 是 felixrosberg 做的 Gradio 演示,用来在图片里换脸。这个 Space 列出了同一作者的六个模型,包括 FaceDancer、ArcFace 和 RetinaFace。卡片只是 Hugging Face 的标准设置清单,所以直接打开页面才是了解各个控件作用的最好办法。
想不做任何设置就试用一个已发表的换脸模型的研究者和学生。开发者也可以读代码,看这些模型是怎样组合在一起的。
| 行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 研究 | 计算机视觉研究者 | 在他们有权使用的图片上试用这些模型 | 打开 Space,按页面上的控件操作 |
| 教育 | 学生 | 在浏览器里看一条换脸流程怎样运行 | 运行演示,再读 app.py |
| 软件 | 开发者 | 研究多个模型怎样组合在一个应用里 | 在本地副本里看 networks 和 utils 文件夹 |
如果你需要用于商业工作的工具,可以跳过它,因为许可是非商业的。
这个演示可以在这些地方运行:
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 在线试用换脸 | 好奇的访客和学生 | Gradio 页面给出的编辑后图片 |
| 研究代码 | 开发者 | 应用文件,以及 networks、options 和 utils 文件夹 |
| 本地运行 | 研究者 | 在自己电脑上运行的同一个 Gradio 演示 |
先准备好这几样:
这些步骤会下载 Space,安装 Space 使用的 Gradio 版本,再装其他包并启动应用。
pip install -U huggingface_hub hf download felixrosberg/face-swap --repo-type space --local-dir face-swap cd face-swap pip install gradio==4.29.0 pip install -r requirements.txt python app.py
打开 Hugging Face 上的 Space 页面,或者用上面的最后一条命令启动本地副本。Gradio 会提供一个带有换脸控件的网页。请使用本人同意的人物图片。
python app.py
| Tool | What it does |
|---|---|
| hf download | 把 Space 的文件复制到你电脑上的文件夹 |
| python app.py | 在你自己的电脑上启动演示 |
你打开 Space,用你有权使用的图片按页面上的控件操作,预期会得到一张编辑后的图片。卡片没有列出具体的输入,所以以页面为准。
如果你是新手,先打开 Space 页面,用一张你自己的图片试一次。这一步不用安装任何东西。只有想读代码时,本地副本的设置才值得做。
如果你熟悉这个领域:这个 Space 列出了 felixrosberg 的模型,分别对应 FaceDancer、ArcFace、RetinaFace、一个身份置换器、一个重建攻击和一个 AFFA 配置。仓库把代码放在 app.py 旁边的 networks、options 和 utils 文件夹里。
卡片没有说明输入、输出尺寸或限制。
felixrosberg 的 Gradio 换脸演示,基于 FaceDancer 系列模型。可以在浏览器里打开,也可以自己运行一份,用于研究或学习换脸。
由 felixrosberg 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:Face Swap 是 felixrosberg 做的 Gradio 演示,用来在图片里换脸。这个 Space 列出了同一作者的六个模型,包括 FaceDancer、ArcFace 和 RetinaFace。卡片只是 Hugging Face 的标准设置清单,所以直接打开页面才是了解各个控件作用的最好办法。
适合谁:想不做任何设置就试用一个已发表的换脸模型的研究者和学生。开发者也可以读代码,看这些模型是怎样组合在一起的。
行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子
研究 | 计算机视觉研究者 | 在他们有权使用的图片上试用这些模型 | 打开 Space,按页面上的控件操作
教育 | 学生 | 在浏览器里看一条换脸流程怎样运行 | 运行演示,再读 app.py
软件 | 开发者 | 研究多个模型怎样组合在一个应用里 | 在本地副本里看 networks 和 utils 文件夹
如果你需要用于商业工作的工具,可以跳过它,因为许可是非商业的。
用在哪里:这个演示可以在这些地方运行:
Use case | Who | What they get back
在线试用换脸 | 好奇的访客和学生 | Gradio 页面给出的编辑后图片
研究代码 | 开发者 | 应用文件,以及 networks、options 和 utils 文件夹
本地运行 | 研究者 | 在自己电脑上运行的同一个 Gradio 演示
如何设置:先准备好这几样:
这些步骤会下载 Space,安装 Space 使用的 Gradio 版本,再装其他包并启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download felixrosberg/face-swap --repo-type space --local-dir face-swap
cd face-swap
pip install gradio==4.29.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:打开 Hugging Face 上的 Space 页面,或者用上面的最后一条命令启动本地副本。Gradio 会提供一个带有换脸控件的网页。请使用本人同意的人物图片。
python app.py
Tool | What it does
hf download | 把 Space 的文件复制到你电脑上的文件夹
python app.py | 在你自己的电脑上启动演示
示例:你打开 Space,用你有权使用的图片按页面上的控件操作,预期会得到一张编辑后的图片。卡片没有列出具体的输入,所以以页面为准。
新手与专家:如果你是新手,先打开 Space 页面,用一张你自己的图片试一次。这一步不用安装任何东西。只有想读代码时,本地副本的设置才值得做。
如果你熟悉这个领域:这个 Space 列出了 felixrosberg 的模型,分别对应 FaceDancer、ArcFace、RetinaFace、一个身份置换器、一个重建攻击和一个 AFFA 配置。仓库把代码放在 app.py 旁边的 networks、options 和 utils 文件夹里。
你打开 Space 或运行 python app.py
Gradio 页面接收你的图片
列出的人脸模型处理图片
编辑后的图片显示在页面上
注意事项:卡片没有说明输入、输出尺寸或限制。
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 5 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 |
|---|---|---|---|---|
| Face Swap 本页 | 808 | gradio | cc-by-nc-sa-4.0 | |
| Open VLM Leaderboard共有 gradio | 1,034 | gradio | apache-2.0 | |
| TTS Spaces Arena共有 gradio | 493 | gradio | zlib | |
| Depth Anything 3共有 gradio | 490 | gradio | cc-by-nc-4.0 | |
| BLIP共有 gradio | 431 | gradio | bsd-3-clause | |
| VBench Leaderboard共有 gradio | 365 | gradio | mit |
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。
AbdomenAtlas · 工具包
在 CT 扫描上检测并勾画 9 个器官的肿瘤,使用从放射学报告中学习的 R-Super 方法训练。这是面向医学影像团队的研究模型,采用非商业许可。
dBenf · 工具包
回答关于卫星图像块的类型化问题,使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段,为每个选项返回概率,不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本,适合地球观测研究者。
zimmerk4 · 工具包
用一个在 JAX 物理模拟器里学会的小型策略网络,从头到尾通关游戏 Getting Over It。适合强化学习研究者和好奇的动手爱好者。