LVFace — Vision Transformer для извлечения признаков лиц и их распознавания по изображениям.

Подходит для: извлечение признаков лица из фотографии · сравнение двух лиц для проверки совпадения · поиск человека по лицу в коллекции изображений

SegFormer, дообученный для сегментации областей лица на портретных изображениях.

Подходит для: разметка областей лица на портретах · создание масок лица для редактирования фотографий · подготовка сегментаций лица для компьютерного зрения

Дообученный ViT классифицирует изображение лица как man или woman.

Подходит для: классификация лица на изображении по двум категориям man и woman · автоматическая разметка коллекции изображений лиц · проверка работы классификатора на тестовом наборе лиц

Дообученная модель ViT для классификации возраста человека по изображению лица.

Подходит для: Определение возрастной категории по фотографии лица · Автоматическая разметка изображений людей по возрасту · Фильтрация и группировка фотографий по возрастным категориям

ViT-модель для классификации выражений лица по семи категориям эмоций на изображениях.

Подходит для: распознавание эмоции на фотографии лица · классификация выражения лица по категориям FER2013 · анализ эмоциональных выражений на изображениях

Компактная модель DeiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение признаковых представлений изображений · использование как backbone в конвейере компьютерного зрения

Дообученная модель Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и фрагментов текста · эксперименты с генерацией текста на базе Qwen3

Визуальный Vision Transformer Meta AI для извлечения признаков изображений и использования их в классификации, поиске, сегментации и других задачах компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по эмбеддингам · классификация изображений с линейным классификатором

Модель CVLFace на базе ViT Base извлекает признаки лиц для задач распознавания и сравнения.

Подходит для: извлечение векторов признаков лица · сравнение двух лиц по эмбеддингам · идентификация лиц в системе распознавания

Гибридная модель EfficientNet и Vision Transformer для обнаружения дипфейков на изображениях и видеокадрах с классификацией лица как настоящего или поддельного.

Подходит для: проверка фотографии лица на признаки дипфейка · анализ видеозаписи по кадрам для выявления подмены лица · модерация загруженных изображений на предмет синтетических лиц

Дообученный Vision Transformer классифицирует изображения как реальные или созданные ИИ.

Подходит для: проверка, создано ли изображение генеративной моделью · первичная сортировка изображений по признаку подлинности · анализ коллекций изображений на возможные AI-фейки

Дообученная FLUX.2 Klein 9B для быстрой генерации и редактирования изображений, в том числе замены лиц по референсу в ComfyUI.

Подходит для: замена лица на портретном изображении · перенос лица с сохранением выражения и освещения · редактирование изображения по портретному референсу

ViTPose++ Huge — модель на Vision Transformer для определения позы человека и координат ключевых точек на изображениях.

Подходит для: определение положения суставов человека на изображении · отслеживание позы человека в кадрах видео · анализ техники упражнений в фитнес-приложении

FaRL — CLIP-подобная визуально-языковая модель для анализа лиц и предварительная основа для задач выравнивания и сегментации лица.

Подходит для: классификация изображений лиц по заданным текстовым категориям · дообучение энкодера для определения ключевых точек лица · дообучение модели для сегментации областей лица

Дообученная на размеченных изображениях аниме модель YOLOv8 для обнаружения лиц и определения их положения.

Подходит для: поиск лиц персонажей на изображениях в стиле аниме · автоматическая разметка рамками аниме-лиц · подсчёт лиц на иллюстрациях и кадрах анимации

Мультимодальная модель H Company на базе Qwen3.8-27B, которая анализирует скриншоты и помогает агенту выполнять задачи в интерфейсах приложений.

Подходит для: автоматизация действий в настольных приложениях по скриншотам · выполнение рабочих процессов в веб-интерфейсах · ввод текста и управление приложениями с помощью щелчков

Предварительно обученная модель CVLFace извлекает признаки лица для задач распознавания и сравнения лиц.

Подходит для: извлечение признаков лица из фотографии · сравнение двух лиц для верификации личности · поиск совпадающего лица в галерее изображений

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

ConvNeXt-V2 Base — модель для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · извлечение признаков из изображений для последующего анализа · получение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству

ViT-модель, обученная на MS1MV3, извлекает 512-мерные признаки лиц для сравнения и идентификации.

Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц · сравнение двух лиц по сходству · идентификация лица по базе эмбеддингов

Компактная гибридная CNN-ViT модель для выявления поддельных лиц на изображениях и видео по кадрам.

Подходит для: проверка лицевого изображения на признаки дипфейка · анализ кадров видео для выявления подмены лица · отсев подозрительных видео в системах модерации

Дообученная модель ViT классифицирует эмоции по изображениям человеческих лиц.

Подходит для: классификация эмоций на фотографии лица · распознавание выражений лица на изображениях · анализ эмоциональных выражений в материалах компьютерного зрения

ViT-модель для классификации изображений лиц как реальных или созданных с помощью deepfake-технологий.

Подходит для: проверка изображения лица на признаки deepfake · предварительный отбор подозрительных изображений для проверки специалистом · классификация медиаматериалов при модерации контента

Компактная гибридная модель DeepGuard для классификации лицевых изображений и кадров видео как реальных или дипфейковых.

Подходит для: проверка изображения лица на признаки дипфейка · поиск поддельных лицевых кадров в видеозаписи · кадровая классификация видео для последующей агрегации результата