Компактная чат-модель на архитектуре Phi для генерации диалогового текста, полученная слиянием двух моделей методом SLERP.

Подходит для: ответы на вопросы в чате · генерация диалоговых реплик в формате ChatML · создание черновиков и продолжение текста

Чат-модель на базе Mistral, объединяющая Starling-LM-7B-beta и FuseChat-7B-VaRM для генерации ответов и ведения диалога.

Подходит для: ответы на вопросы в чате · ведение диалога на естественном языке · генерация текстовых ответов для чат-бота

AnyLoRA — дообученная на базе Stable Diffusion 1.5 модель для генерации художественных изображений, включая аниме, по текстовым запросам.

Подходит для: создание художественных изображений по текстовому описанию · генерация иллюстраций в аниме-стиле · создание концепт-арта по короткому запросу

PixArt-α — трансформерная латентно-диффузионная модель для генерации и редактирования изображений по текстовым запросам с разрешением 1024 пикселя.

Подходит для: создание художественных изображений по описанию · генерация иллюстраций для творческих проектов · подготовка визуальных концепций для дизайна

LoRA на базе FLUX.1 [schnell] для быстрой генерации изображений разных художественных стилей по текстовым описаниям.

Подходит для: создание концепт-артов по текстовому промпту · генерация иллюстраций в разных художественных стилях · создание аватаров и изображений профиля

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Blue Pencil XL — модель GHArt для генерации изображений по текстовым запросам.

Подходит для: создание иллюстрации по текстовому описанию · генерация концепт-арта · создание изображений в стиле аниме

Anima-Light-Lavender — дообученная модель генерации аниме-иллюстраций и стилизованного арта по подробным текстовым описаниям.

Подходит для: создание аниме-иллюстраций по подробному описанию · генерация персонажного арта с заданным стилем и композицией · создание стилизованных изображений с нужным освещением и атмосферой

Модель на базе Stable Diffusion XL для генерации изображений по текстовым запросам, ориентированная на пиксельную графику и спрайты.

Подходит для: создание пиксельной графики по текстовому описанию · генерация игровых спрайтов · создание пиксельных персонажей и объектов

Модель на основе Stable Diffusion XL для генерации изображений по текстовым промптам.

Подходит для: создание изображений по текстовому описанию · визуализация персонажей и сцен · подготовка иллюстраций для творческих проектов

Модель Stable Diffusion для генерации изображений по текстовому описанию.

Подходит для: создание иллюстраций по текстовому запросу · генерация концепт-арта · визуализация персонажей и сцен

Производная модели Lykon/DreamShaper. Модель Lykon/DreamShaper создаёт художественные изображения по текстовым описаниям и доступна в форматах Diffusers, PyTorch и SafeTensors.

Подходит для: создание художественных изображений по текстовому запросу · генерация иллюстраций и арта · создание изображений в художественном и аниме-стиле

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Производная модели Lykon/DreamShaper. Модель Lykon/DreamShaper создаёт художественные изображения по текстовым описаниям и доступна в форматах Diffusers, PyTorch и SafeTensors.

Подходит для: создание художественных изображений по текстовому запросу · генерация иллюстраций и арта · создание изображений в художественном и аниме-стиле

Модель misri/noobaiXLNAIXL_epsilonPred10Version создаёт изображения по текстовым запросам через StableDiffusionXLPipeline.

Подходит для: генерация иллюстрации по текстовому описанию · создание концепт-арта по промпту · получение художественного изображения из текстового запроса

Модель семейства Flux для генерации изображений по текстовым описаниям через библиотеку Diffusers.

Подходит для: создание изображений по текстовым промптам · генерация иллюстраций · создание концепт-артов

Классификатор на базе BEiT определяет, создано ли аниме-изображение человеком или ИИ.

Подходит для: Фильтрация ИИ-арта из набора обучающих изображений · Предварительная разметка аниме-изображений по способу создания · Сортировка изображений на вероятно созданные человеком и ИИ

Дообученная на Animagine XL 3.1 модель для генерации аниме-иллюстраций в эстетике Blue Archive по текстовым запросам.

Подходит для: создание фан-арта по Blue Archive · генерация персонажей Blue Archive в стиле аниме · создание аниме-иллюстраций по текстовому описанию

Модель Stable Diffusion для создания изображений по текстовым запросам через Diffusers.

Подходит для: создание иллюстраций по текстовому описанию · генерация концепт-арта по запросу · визуализация идей и сцен

Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Экспериментальная дообученная модель Arcee AI на базе Qwen2.5-3B для диалоговой генерации текста и задач рассуждения.

Подходит для: эксперименты с решением задач на рассуждение · генерация ответов в диалоге ChatML · оценка языковой модели на наборах IFEval и BBH

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста