Модель TheImposterImposters/epiCRealism-NaturalSin создаёт изображения по текстовым промптам с использованием диффузионного пайплайна Stable Diffusion.

Подходит для: генерация изображений по текстовым описаниям · создание реалистичных концепт-артов · визуализация персонажей и сцен

GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.

Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале

PickScore v1 оценивает изображения, созданные по текстовому запросу, для прогнозирования предпочтений и ранжирования результатов генерации.

Подходит для: оценка соответствия сгенерированного изображения текстовому запросу · ранжирование вариантов изображения по предпочтениям пользователей · прогнозирование человеческой оценки изображений

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

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

Декензурированная версия мультимодальной Muse Glimmer-30B для диалогов, работы с изображениями и агентных задач с инструментами.

Подходит для: создание локального ИИ-агента с многошаговым планированием · вызов инструментов и функций в многоходовом диалоге · написание и отладка кода

Компактная англоязычная модель EleutherAI для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с продолжением английского текста · сравнение моделей одинакового размера в контролируемых условиях

Базовая модель Stable Diffusion XL от Onoma AI для генерации иллюстраций по текстовым промптам, дообученная на Danbooru2023.

Подходит для: генерация иллюстраций персонажей по тегам · создание изображений в различных художественных стилях · генерация портретов и изображений в полный рост

Экспериментальный классификатор Swin оценивает, было ли художественное изображение создано генеративным ИИ.

Подходит для: первичная проверка художественной иллюстрации на генерацию ИИ · отбор изображений для экспертной проверки · классификация художественных изображений как созданных ИИ или нет

Дообученная ViT-модель классифицирует изображения как реальные или сгенерированные ИИ.

Подходит для: проверка, создано ли изображение генеративным ИИ · первичная фильтрация изображений по признаку подлинности · классификация изображений для анализа медиаконтента

Классификатор Swin для выявления изображений, созданных SDXL, с ограниченной надёжностью на генерациях других моделей.

Подходит для: проверка, создано ли изображение с помощью SDXL · фильтрация генераций SDXL в коллекции изображений · анализ изображений для учебных проектов по распознаванию AI-контента

Фотореалистичная модель на базе SDXL для генерации изображений по тексту, включая контент для взрослых и изображения общего назначения.

Подходит для: генерация фотореалистичных изображений по текстовому описанию · создание эротических изображений для взрослых · создание портретов и сцен в стиле фотографии

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

AIRealNet — дообученный SwinV2 классификатор для определения, создано ли изображение ИИ или является реальной фотографией человека.

Подходит для: проверка изображений на генерацию ИИ · поиск синтетических изображений в публикациях · предварительная проверка контента для модерации

Классификатор на базе SigLIP 2 определяет, создано ли изображение человеком или ИИ.

Подходит для: проверка изображений на признаки генерации ИИ · фильтрация пользовательских загрузок по происхождению изображения · предварительная модерация изображений в онлайн-сервисе

Авторегрессионная англоязычная модель Meta AI семейства OPT для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация текста по заданной подсказке · оценка языковой модели на текстовых заданиях · подготовка модели к прикладной задаче через дообучение

Англоязычная RoBERTa-модель оценивает, был ли текст, вероятно, создан ИИ или написан человеком.

Подходит для: оценка вероятности генерации англоязычного текста ИИ · предварительная проверка эссе и статей на признаки генерации ИИ · фильтрация пользовательских текстов для дальнейшей проверки модератором

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Модель SigLIP классифицирует изображения как реальные или сгенерированные, помогая выявлять синтетический визуальный контент.

Подходит для: проверка изображений на признаки генерации ИИ · предварительная проверка подлинности цифровых фотографий · фильтрация синтетических изображений при модерации контента

Модель на основе Stable Diffusion XL для редактирования изображений по тексту и маске, ориентированная на контент для взрослых.

Подходит для: замена содержимого выделенной области изображения по тексту · дорисовка удалённой или пустой части изображения · изменение деталей изображения с сохранением остальной сцены

Дообученная мультимодальная модель Qwen для ролевых игр, симуляции персонажей и интерактивного художественного письма.

Подходит для: ведение ролевой сцены в SillyTavern · симуляция персонажей для TRPG · совместное написание жанровой прозы

Реалистичный чекпойнт на базе Pony для генерации изображений по текстовым промптам.

Подходит для: создание реалистичных портретов по описанию · генерация изображений людей в ночном освещении · создание детализированных сцен по тегам Danbooru

Модель на базе Swin-Tiny классифицирует изображения как настоящие или созданные ИИ.

Подходит для: проверка, сгенерировано ли изображение ИИ · фильтрация изображений, созданных генеративными моделями · первичная модерация пользовательских изображений

Классификатор Swin определяет, является ли изображение сгенерированным ИИ или реальным.

Подходит для: проверка, создано ли изображение генератором ИИ · предварительная проверка изображений перед публикацией · анализ изображений из социальных сетей на признаки генерации