/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Архитектура
t2v · dense
Библиотека
diffusers
Опубликована
28 сен 2026

SLORA

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

SLORA — модель Muhammad Taqi для генерации видеороликов по текстовым запросам с заявленной совместимостью с Wan2.1.

107скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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

SLORA — модель генерации видео по текстовому описанию, разработанная Muhammad Taqi и представленная в формате Diffusers с весами safetensors. Автор описывает её как совместимую по синтаксису и настройкам с Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B; модель предназначена для преобразования текстовых запросов в видеопоследовательности с плавным движением и согласованностью с запросом. Заявлена генерация в разрешениях 480p и 720p с использованием пространственно-временного VAE. В метаданных указана лицензия MIT. README не приводит независимых оценок качества или сведений о производительности.

Сценарии применения

  • создание видеоролика по текстовому описанию
  • генерация коротких кинематографичных сцен
  • визуализация сложного описания движения
  • создание видео в разрешении 480p или 720p

Ограничения

README не приводит независимых результатов оценки качества, скорости генерации или требований к оборудованию; заявленные характеристики приведены автором модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SLORA: Advanced Text-to-Video Generator 🎬

Hugging Face Model Creator Python Version

SLORA is a state-of-the-art open-source text-to-video generation model built on a high-end diffusion architecture. Designed and engineered by Muhammad Taqi, SLORA mirrors the power, syntax pipelines, and performance standard of Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B, delivering high-definition cinematic dynamics, brilliant text alignment, and fluid motion generation.


🌟 Key Features

  • High-Fidelity Text-to-Video: Translates complex descriptive prompts into rich, vivid temporal video sequences.
  • Wan2.1 Compatible Syntax: Built with standardized model routing, parameter configurations, and Diffusers integration identical to Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B.
  • Flexible Resolution Support: Optimized for both 480P and 720P high-performance generation.
  • Advanced Spatiotemporal VAE: Incorporates seamless encoding and decoding architectures for ultra-smooth frame continuity.

💾 Installation & Setup

Ensure your environment has PyTorch installed along with the required huggingface ecosystem libraries.

# Clone the repository
git clone [https://huggingface.co/muhammad-taqi512/SLORA](https://huggingface.co/muhammad-taqi512/SLORA)
cd SLORA

# Install required dependencies
pip install -U diffusers transformers accelerate torch torchvision

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers.

Ревизия весов
742f0be

0 моделей