Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Библиотека: mlx
Опубликована: 30 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

FlashHead-Lite-MLX

Avdpro

Видео из изображенияИзображение, текст → видео

FlashHead Lite MLX — комплект весов для локальной генерации видео из изображения с аудиоуправлением на MLX.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

FlashHead Lite MLX — комплект весов для локального запуска модели генерации видео AI2Apps FlashHead в среде MLX. Репозиторий содержит Lite DiT, VAE и базовую модель Wav2Vec2; код модели и среда выполнения распространяются отдельно. Тензоры преобразуются в формат MLX при загрузке, а Pro Wan VAE заранее конвертирован из словаря тензоров в safetensors. Для вывода Torch не требуется.

Модель предназначена для генерации видео из изображения с аудиоуправлением. В README указаны параметры генерации: разрешение 512×512, частота 25 кадров в секунду и четыре шага денойзинга. Это локальный офлайн-сценарий; потоковая генерация в реальном времени не заявлена. Лицензия репозитория — Apache-2.0; в README также указано сохранять LICENSE и NOTICE.md.

Сценарии применения

создание видео на основе исходного изображения
генерация видео с аудиоуправлением
локальный офлайн-рендер коротких видеосцен

Ограничения

Указаны разрешение 512×512, частота 25 кадров в секунду и четыре шага денойзинга; потоковая генерация в реальном времени не заявлена. Для запуска отдельно нужны среда выполнения и код модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FlashHead Lite MLX

Self-contained checkpoint for AI2Apps FlashHead native MLX Model Worker. Runtime and model Python code are distributed separately.

Includes Lite DiT, its VAE and Wav2Vec2 base. Original tensor layouts are converted to MLX on load; Pro Wan VAE was converted offline from a pure tensor state dictionary to safetensors. No Torch is required for inference.

Fixed upstream revisions, exact runtime file list, sizes and SHA-256 values are in ai2apps-checkpoint.json.

Sources: SoulX-FlashHead, official weights, Wav2Vec2. Upstream model cards declare Apache-2.0. Preserve LICENSE and NOTICE.md.

512x512, 25 FPS, four denoising steps. This is a local offline generation path; no real-time streaming claim.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов: 2f96aee