Модель преобразует входную речь в голос целевого диктора без отдельного обучения на нём.
Подходит для: преобразование голоса в аудиозаписи · смена тембра речи при сохранении произнесённого текста · эксперименты с конвертацией голоса без обучения на целевом дикторе
Черновая модель DFlash 2 для speculative decoding с heretic-org/Qwen3.8-27B-heretic-ara, ускоряющая генерацию текста.
Подходит для: ускорение генерации текста целевой моделью heretic-org/Qwen3.8-27B-heretic-ara · спекулятивное декодирование в vLLM с поддержкой DFlash2 · ускорение многошаговых диалогов и сценариев с вызовом инструментов целевой моделью
Дообученная SigLIP2-модель классифицирует изображения жестов букв английского алфавита от A до Z.
Подходит для: распознавание жеста отдельной буквы на изображении · обучение распознаванию жестового алфавита · практика жестов с автоматической проверкой букв
Дообученный ViT-Base для классификации изображений, предназначенный для распознавания жестов американского алфавита.
Подходит для: распознавание жестов ASL на изображениях · классификация изображений букв американского жестового алфавита · создание прототипа распознавания статичных жестов
Нестрими́нговая модель Zipformer2 для распознавания таджикской речи и преобразования аудио в текст.
Подходит для: расшифровка записей на таджикском языке · создание субтитров для таджикских аудио- и видеозаписей · транскрибация интервью и диктофонных записей на таджикском
Дообученная T5-Base восстанавливает алфавит моноалфавитной замены для расшифровки английского текста.
Подходит для: восстановление ключа простой замены в английском шифротексте · расшифровка английских предложений моноалфавитным шифром · анализ соответствий букв в криптограмме
Модель Zipformer2 для распознавания узбекской речи в текст с использованием sherpa-onnx.
Подходит для: транскрибация узбекских аудиозаписей · распознавание узбекской речи в приложениях на sherpa-onnx · создание текстовых субтитров для узбекской речи
Мультимодальная производная Gemma 4 E4B Instruct для диалога, рассуждений, программирования и анализа текста, изображений и аудио.
Подходит для: ответы в диалоговом ассистенте · генерация и исправление программного кода · извлечение сведений из изображений и документов
Компактная модель MobileNetV2 распознаёт отдельные рукописные буквы латинского алфавита на изображениях.
Подходит для: распознавание отдельной рукописной латинской буквы · классификация букв A–Z на изображениях · определение пустого изображения или отсутствия символа