Семейство моделей Waifu Diffusion для генерации изображений по тексту, включающее базовый чекпойнт для обучения и четыре эстетические версии.
Подходит для: генерация изображений по текстовым описаниям · создание стилизованных изображений в эстетических версиях Radiance, Ink, Mofu и Illusion · дообучение собственных моделей и LoRA на основе WD 1.5 Base
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Базовая причинная языковая модель CyFA на 385 млн параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание базовой модели для дообучения · эксперименты с архитектурой Cyclic Flow Attention
Базовая языковая модель CyFA с архитектурой Cyclic Flow Attention для генерации текста и дальнейших экспериментов.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание базовой модели для дообучения · эксперименты с архитектурой Cyclic Flow Attention
Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.
Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях
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
Модель Dayhoff для генерации белковых последовательностей и исследовательского белкового языкового моделирования.
Подходит для: генерация новых белковых последовательностей · безусловный дизайн белков · заполнение пропусков в белковой последовательности
Модель Dayhoff для генерации белковых последовательностей и исследовательского белкового языкового моделирования.
Подходит для: безусловная генерация белковых последовательностей · дизайн новых белков · оценка эффектов мутаций на функцию белка
Модель Dayhoff для генерации и исследовательского анализа белковых последовательностей, включая дизайн белков и оценку эффектов мутаций.
Подходит для: генерация новых белковых последовательностей · безусловный дизайн белковых последовательностей · предсказание эффектов мутаций на функцию белка без дообучения
DWARF-v2 55M Base — базовая англоязычная причинная языковая модель на 59,8 млн параметров для генерации текста и исследований разреженных архитектур.
Подходит для: продолжение англоязычного текста по промпту · эксперименты с разреженным причинным вниманием · анализ гибридной архитектуры внимания на языковой модели
Адаптивный диффузионный черновик для спекулятивного декодирования, ускоряющий генерацию текста моделью Qwen3-8B.
Подходит для: ускорение инференса Qwen3-8B через спекулятивное декодирование · адаптивный подбор числа черновых токенов на шаг генерации · снижение задержки при генерации текста целевой LLM
Предобученная ADAFACE IR101 WEBFACE12M извлекает признаки лиц для сравнения и распознавания личности по изображениям.
Подходит для: сравнение двух лиц по изображениям · поиск совпадающего лица в базе фотографий · извлечение векторов лиц для системы идентификации
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
Vision Transformer, обученный на MS1MV3, извлекает 512-мерные векторы признаков из изображений лиц для задач распознавания и сопоставления.
Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц из фотографий · сравнение двух изображений лиц по сходству · поиск совпадений лица в коллекции изображений
Предварительно обученная модель CVLFace извлекает признаки лиц для задач сравнения и распознавания лиц.
Подходит для: извлечение векторов признаков из изображений лиц · сравнение двух лиц по их признаковым векторам · поиск совпадений лица в коллекции изображений
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
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Модель CVLFace на базе ViT-Base извлекает признаки лицевых изображений для распознавания и сравнения лиц.
Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц из фотографий · сравнение двух лицевых изображений · поиск совпадений лиц в коллекции фотографий
Модель CVLFace ADAFACE IR50 MS1MV2 извлекает признаки лиц для задач распознавания и сравнения лиц.
Подходит для: извлечение признаков лица из фотографии · сравнение двух лиц по сходству · поиск совпадения лица в галерее изображений
Модель CVLFace на основе ViT Base извлекает признаки лиц для задач сравнения и распознавания.
Подходит для: извлечение векторов признаков лица · сравнение двух лиц по сходству · идентификация лица по базе образцов
Предварительно обученная CVLFace-модель AdaFace с архитектурой IR18 для извлечения признаков лиц и задач распознавания лиц.
Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц из изображений · сравнение двух лиц по сходству · идентификация лица по базе зарегистрированных лиц
Core ML-конверсия AdaFace на iResNet-18 извлекает 512-мерные эмбеддинги из выровненных лиц для сравнения на устройствах Apple.
Подходит для: сравнение двух лиц по эмбеддингам · проверка совпадения лица с эталонным изображением · извлечение признаков лица в приложении для iPhone или Mac
Дообученная Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации решений математических задач.
Подходит для: решение школьных математических задач GSM8K · решение задач из математического бенчмарка MATH · генерация текстовых решений математических задач
Экспорт AdaFace IR-18 для извлечения векторных признаков лиц и распознавания лиц на NPU2 AMD Ryzen AI.
Подходит для: извлечение эмбеддингов лиц на AMD Ryzen AI · сопоставление лиц по векторным представлениям · распознавание лиц на совместимом NPU2