Характеристики

Лицензия: Своя лицензия
Опубликована: 1 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

SoL-Refiner-LTX-2.3-MLX-BF16

Avdpro

Языковая модельВидео, текст → видео3 профессии

Чекпойнт SoL-Refiner для увеличения разрешения видео, переупакованный AI2Apps в BF16 для реализации на MLX.

37скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 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

SoL-Refiner LTX-2.3 MLX BF16 — чекпойнт для увеличения разрешения видео, подготовленный AI2Apps на основе NVIDIA SoL-Refiner / Lightricks LTX-2.3. Он предназначен для реализации AI2Apps на MLX и не рассчитан на загрузку как обычная модель Diffusers. Для стандартного апскейлинга используется фиксированный prompt-контекст; поддержка пользовательских prompts требует дополнительных компонентов текстового энкодера и токенизатора.

Из файлов удалены неиспользуемые тензоры аудио и зрения, а байты оставшихся тензоров BF16 сохранены без квантизации; файлы Safetensors переупакованы. В README приведены тесты на одном портретном видео с 9 и 33 кадрами при увеличении с 128 до 256 пикселей: декодированные тензоры совпали с исходным чекпойнтом. Это подтверждает сохранение результата в этих тестах, но не качество на широком наборе видео.

Общий объём всех компонентов составляет около 57,04 ГБ; стандартный набор занимает около 28,71 ГБ, а компоненты для пользовательских prompts добавляют около 28,33 ГБ. Указана лицензия other; перед использованием необходимо ознакомиться с исходными условиями лицензии и требованиями атрибуции в META/CHECKPOINT-TERMS.txt и META/NOTICE.md.

Сценарии применения

увеличение разрешения существующих видеороликов
апскейлинг видео с 128 до 256 пикселей
обработка видео в приложениях AI2Apps на MLX

Ограничения

Проверки совпадения результата выполнены только на одном портретном видео и не подтверждают качество на широком наборе материалов. Пользовательские prompts требуют дополнительных компонентов объёмом около 28,33 ГБ; для использования нужно проверить исходные условия лицензии и требования атрибуции.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SoL-Refiner LTX-2.3 MLX BF16

AI2Apps video upscaling checkpoint, derived from NVIDIA SoL-Refiner / Lightricks LTX-2.3. Original: Efficient-Large-Model/SoL-Refiner-LTX-2.3-One-Step at c69c2a543997fe12c1ae24c776df6188e5d2248a.

Modified: unused audio and vision tensors removed; remaining tensor payloads preserve original BF16 bytes. No quantization. Safetensors shards are repacked and are intended for the AI2Apps MLX implementation, not generic Diffusers loading.

Standard upscaling needs transformer/, vae/, latent_upsampler/, scheduler/, model_index.json, default-prompt-context.safetensors, context-metadata.json and META/. It uses the fixed prompt recorded in context-metadata.json (about 28.71 GB). Custom prompts additionally need text_encoder/, connectors/ and tokenizer/ (about 28.33 GB extra). All files together are about 57.04 GB. Existing video files can be reused by checksum.

9/33-frame 128-to-256 tests on one portrait video, with empty and default prompts, produced exactly equal decoded tensors to the original checkpoint. Broader quality and installation validation are separate.

See META/CHECKPOINT-TERMS.txt and META/NOTICE.md for original license terms and required attribution. Users must review applicable terms before downloading through AI2Apps.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели «видео → видео» пока не запускаются.

Ревизия весов: 751edf5