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。
一个 Gradio 应用,从名字来看,它把图片变成 OpenPose 结果,也就是人体姿态的骨架。适合需要从图片得到姿态图的艺术家和开发者。
OpenPose 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 ovi054/Image-to-OpenPose --repo-type space --local-dir Image-to-OpenPose cd Image-to-OpenPose
OpenPose 的仓库名叫 Image-to-OpenPose,是一个 Gradio 应用,从名字来看,它接收一张图片并返回 OpenPose 结果。OpenPose 会找出图片中人体关节的位置,并把它们连成骨架。仓库里有 model 和 src 文件夹,以及两个示例图片文件。
适合需要从图片得到人体姿态图、又不想自己搭姿态检测的人。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 数字艺术 | 插画师 | 从参考照片中提取姿态骨架 | 上传一张摆姿势的照片并查看骨架 |
| 计算机视觉 | 开发者 | 不用搭建就能试姿态检测 | 测试几张人物姿势不同的图片 |
| 研究 | 学生 | 看姿态估计对一张图片会返回什么 | 把骨架和原图对照 |
如果你需要视频或实时摄像头跟踪,可以跳过它,因为名字表明它只处理静态图片。
你可以在线使用,也可以自己运行一份副本。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 从照片得到姿态 | 插画师 | 图片中找到的身体位置所组成的骨架 |
| 测试姿态检测 | 开发者 | 快速看看检测对自己图片的表现 |
| 本地运行 | 任何人 | 在自己电脑上运行的应用副本 |
托管的应用什么都不用装。本地副本需要 Python 和 pip。
pip install -U huggingface_hub hf download ovi054/Image-to-OpenPose --repo-type space --local-dir Image-to-OpenPose cd Image-to-OpenPose pip install gradio==6.0.2 pip install -r requirements.txt python app.py
在线打开这个 Space,或者用下面的命令启动你的副本。然后给页面一张图片,再看它返回的姿态。
python app.py
| Tool | What it does |
|---|---|
| app.py | 用 Python 运行它时启动 Gradio 页面 |
| requirements.txt | 列出应用需要的 Python 包 |
| model and src | 仓库里放在应用代码旁边的文件夹 |
你打开 Space,上传一张一个人站着、一只手臂举起的照片。应用会返回这张图片的姿态结果,也就是描出身体各部位位置的骨架。
如果你刚接触,先用一张清晰、单人且完整入镜的照片。然后换一张更难的图,看看骨架在哪里出错。
如果你熟悉这个领域,前端是 Gradio 6.0.2,托管的副本跑在 cpu-basic 硬件上,所以那里的检测在 CPU 上进行。仓库自带 model 和 src 文件夹。说明里没有给出检测器或输出格式的细节。
Space 的说明很简短,所以请打开页面,亲自看它具体返回什么。
一个 Gradio 应用,从名字来看,它把图片变成 OpenPose 结果,也就是人体姿态的骨架。适合需要从图片得到姿态图的艺术家和开发者。
由 ovi054 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:OpenPose 的仓库名叫 Image-to-OpenPose,是一个 Gradio 应用,从名字来看,它接收一张图片并返回 OpenPose 结果。OpenPose 会找出图片中人体关节的位置,并把它们连成骨架。仓库里有 model 和 src 文件夹,以及两个示例图片文件。
适合谁:适合需要从图片得到人体姿态图、又不想自己搭姿态检测的人。
Title: 谁会用这个应用
Industry | Who uses it | How they use it | Example
数字艺术 | 插画师 | 从参考照片中提取姿态骨架 | 上传一张摆姿势的照片并查看骨架
计算机视觉 | 开发者 | 不用搭建就能试姿态检测 | 测试几张人物姿势不同的图片
研究 | 学生 | 看姿态估计对一张图片会返回什么 | 把骨架和原图对照
如果你需要视频或实时摄像头跟踪,可以跳过它,因为名字表明它只处理静态图片。
用在哪里:你可以在线使用,也可以自己运行一份副本。
Title: 这个应用适合做什么
Use case | Who | What they get back
从照片得到姿态 | 插画师 | 图片中找到的身体位置所组成的骨架
测试姿态检测 | 开发者 | 快速看看检测对自己图片的表现
本地运行 | 任何人 | 在自己电脑上运行的应用副本
如何设置:托管的应用什么都不用装。本地副本需要 Python 和 pip。
pip install -U huggingface_hub
hf download ovi054/Image-to-OpenPose --repo-type space --local-dir Image-to-OpenPose
cd Image-to-OpenPose
pip install gradio==6.0.2
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:在线打开这个 Space,或者用下面的命令启动你的副本。然后给页面一张图片,再看它返回的姿态。
python app.py
Title: 你会接触到的部分
Tool | What it does
app.py | 用 Python 运行它时启动 Gradio 页面
requirements.txt | 列出应用需要的 Python 包
model and src | 仓库里放在应用代码旁边的文件夹
示例:你打开 Space,上传一张一个人站着、一只手臂举起的照片。应用会返回这张图片的姿态结果,也就是描出身体各部位位置的骨架。
新手与专家:如果你刚接触,先用一张清晰、单人且完整入镜的照片。然后换一张更难的图,看看骨架在哪里出错。
如果你熟悉这个领域,前端是 Gradio 6.0.2,托管的副本跑在 cpu-basic 硬件上,所以那里的检测在 CPU 上进行。仓库自带 model 和 src 文件夹。说明里没有给出检测器或输出格式的细节。
打开 Space 或运行 app.py
给页面一张图片
应用找出身体位置
你看到姿态结果
注意事项:Space 的说明很简短,所以请打开页面,亲自看它具体返回什么。
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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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。
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