/ Модель
Каталог

Характеристики

Размер весов
32,8 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
scail2 · dense
Базовая модель
SCAIL-2
Библиотека
mlx
Опубликована
19 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

SCAIL-2-14B-MLX

Sawfwair
Языковая модельВидео, текст → видео3 профессии

Пакет SCAIL-2 на 14 млрд параметров для переноса движений из управляющего видео на изображение персонажа и генерации анимации в Swift/MLX.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июл 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

SCAIL-2 14B MLX — пакет модели SCAIL-2 от zai-org/SCAIL-2, подготовленный Sawfwair для нативного запуска через Swift/MLX на Apple Silicon в mere.run. Модель предназначена для переноса движений из управляющего видео на изображение персонажа и генерации анимационного видео; базовая модель также поддерживает замену персонажей и сцены с несколькими персонажами.

В репозитории указаны трансформер и UMT5 в BF16, OpenCLIP и Wan VAE в FP16, а также отдельные участки весов FP32. Пакет содержит веса в формате safetensors и преобразован без потерь по раскладке и именам тензоров для совместимого рантайма. Лицензия модели — MIT. Для запуска README приводит пример анимации изображения персонажа по управляющему видео с использованием текстового описания и масок.

Сценарии применения

  • Перенос движений танцора из видео на изображение персонажа
  • Создание анимации персонажа по управляющему видео
  • Анимация персонажа с текстовым описанием сцены
  • Генерация видео с заменой персонажа
  • Создание анимации с несколькими персонажами

Ограничения

Пакет предназначен для нативного инференса через Swift/MLX в mere.run на Apple Silicon. README не приводит результатов сравнительной оценки качества или сведений о скорости работы.

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 938моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SCAIL-2 14B MLX for mere.run

This repository contains an immutable MLX-native packaging of the official zai-org/SCAIL-2 model for native Swift/MLX inference in mere.run.

It supports reference-subject animation, performer replacement, and up to six palette-masked subjects. The package contains model artifacts only. It does not contain Python, a checkpoint conversion utility, the upstream SCAIL inference repository, Maestro, WanGP, ComfyUI, or translated source code.

Provenance

  • Source model: zai-org/SCAIL-2
  • Source model revision: 150cc0ca4e98e50e60b9295dacde39442fdccab2
  • Packaging: lossless tensor layout/name conversion to safetensors for the independently maintained native Swift/MLX runtime
  • Precision: BF16 transformer and UMT5, FP16 OpenCLIP and Wan VAE, with explicitly recorded FP32 islands
  • License: the official SCAIL-2 model card declares the model MIT

MERERUN_CONVERSION.json records the immutable source hashes, output artifact hashes, byte counts, component mapping, and packaging contract. provenance.json retains the exact source component paths and source hashes.

The separately published SCAIL reference-code repository is Apache-2.0. No files from that repository are included in this model package.

Install and use

mere.run model pull video-scail2-14b-mlx

mere.run video animate "a dancer in a red silk dress" \
  --reference reference.png \
  --reference-mask reference-mask.png \
  --driving-video driving.mp4 \
  --driving-mask driving-mask.mov \
  --tail-policy pad-trim \
  --audio-source driving \
  --output result.mp4

Use mere.run video prepare-masks with the separately licensed native vision-segment-sam31 model to prepare palette-safe reference and driving masks. SAM weights are not included here.

Required layout

  • config.json
  • model.safetensors.index.json and eight transformer shards
  • model-fp32-islands.safetensors
  • t5_encoder.safetensors.index.json and three UMT5 shards
  • clip.safetensors
  • vae.safetensors
  • tokenizer.json
  • mererun_model.json
  • provenance.json
  • MERERUN_CONVERSION.json
  • LICENSE

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
535a208

0 моделей

    Создать бенчмарк