Корейская модель классификации текста на базе KoELECTRA для определения вежливости высказываний.
Подходит для: оценка вежливости корейских сообщений · классификация корейских реплик по уровню вежливости · фильтрация пользовательского текста по признаку вежливого тона
Корейская модель ELECTRA от Circulus для классификации тональности текста.
Подходит для: определение тональности корейских отзывов · анализ эмоциональной окраски корейских сообщений · автоматическая классификация корейских текстов по настроению
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Компактная модель appvoid для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.
Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · тестирование генерации текста в Transformers
diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Semireal v2.8 — дообученная на базе Stable Diffusion 1.5 модель для генерации изображений по текстовым описаниям с реалистичной стилистикой.
Подходит для: создание реалистичных изображений по текстовому описанию · генерация художественных иллюстраций · быстрое создание визуальных концепций
Photoreal v2.7 — дообученная на Stable Diffusion 1.5 модель для генерации фотореалистичных изображений по тексту.
Подходит для: создание фотореалистичных изображений по описанию · генерация реалистичных художественных работ · подготовка визуальных концептов по текстовым запросам
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.
Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная на базе Stable Diffusion 1.5 модель для генерации фотореалистичных изображений по тексту.
Подходит для: создание фотореалистичных изображений по текстовому запросу · генерация реалистичных художественных иллюстраций · подготовка изображений для творческих проектов
Модель Llama 2 на 12,9 млрд параметров для генерации английского текста с контекстом до 4096 токенов.
Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · продолжение и составление текстов на английском · запуск языковой модели с 4-битной загрузкой через BitsAndBytes
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная на базе Stable Diffusion 1.5 модель для генерации фотореалистичных изображений по текстовым описаниям.
Подходит для: генерация фотореалистичных изображений по промпту · создание реалистичных иллюстраций · визуализация сцен и идей по текстовому описанию
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Photoreal v2.8 — дообученная Stable Diffusion 1.5 для генерации фотореалистичных изображений по текстовому описанию.
Подходит для: создание фотореалистичных изображений по текстовому запросу · генерация реалистичных иллюстраций для творческих проектов · создание визуальных концептов по описанию на английском языке
Anireal v2.5 — дообученная на базе Stable Diffusion 1.5 модель для генерации изображений по текстовым описаниям.
Подходит для: создание изображений по текстовым промптам · генерация художественных иллюстраций · создание реалистичных изображений
diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact