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

BERT-модель для марокканского арабского диалекта, предназначенная для восстановления пропущенных слов и языковых исследований.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в текстах на дариже · анализ контекста в предложениях на марокканском арабском · подготовка основы для NLP-систем на дариже

Промежуточный дообученный чекпойнт Qwen3-4B для генерации текста и диалоговых задач в среде BabyAI.

Подходит для: эксперименты с обучением языковой модели для BabyAI · генерация текста в диалоговом интерфейсе · изучение последовательного обучения агента в нескольких средах

Компактная модель DLA, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений

Дообученная на задачах BabyAI модель Qwen3-1.7B для генерации текста и выполнения инструкций в среде BabyAI.

Подходит для: выполнение задач BabyAI в симулируемой среде · генерация ответов агента по текстовому описанию ситуации · исследовательская оценка поведения языкового агента

DACTYL — дообученный на DeBERTa V3 Large классификатор для выявления текста, сгенерированного языковыми моделями.

Подходит для: проверка текста на генерацию языковой моделью · выявление ИИ-текстов в пользовательских публикациях · анализ студенческих эссе на машинную генерацию

Дообученная на траекториях учителя gpt-5.4-mini модель Qwen3-4B для генерации диалогов и выполнения задач в BabyAI.

Подходит для: решение задач в среде BabyAI · генерация ответов в диалоге · оценка поведения языковых агентов в BabyAI

Порт MVDream для Diffusers, предназначенный для создания 3D-представлений по изображению.

Подходит для: создание 3D-представления объекта по изображению · преобразование изображения в 3D-контент для проектов компьютерной графики · эксперименты с генерацией 3D по изображению в Diffusers

LGM Full преобразует изображение в 3D-контент с помощью полного конвейера LGM и генерации нескольких ракурсов.

Подходит для: создание 3D-модели объекта по изображению · генерация нескольких ракурсов объекта для последующего построения 3D · подготовка 3D-контента в учебных проектах по машинному обучению

MVDream-diffusers — перенос модели в Diffusers для генерации 3D по текстовому запросу.

Подходит для: генерация 3D-объектов по текстовому описанию · создание 3D-концептов для курса по машинному обучению · эксперименты с генерацией 3D-контента из текста

Чат-модель семейства Llama на 8,6 млрд параметров для генерации текста, дообученная baconnier на базе Dolphin 2.9.1 Yi 1.5 9B.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · подготовка текстовых ответов на запросы пользователя · создание и продолжение текста

Производная модели dylanebert/multi-view-diffusion. Порт MVDream для Diffusers, предназначенный для создания 3D-представлений по изображению.

Подходит для: создание 3D-представления объекта по изображению · преобразование изображения в 3D-контент для проектов компьютерной графики · эксперименты с генерацией 3D по изображению в Diffusers

Производная модели dylanebert/LGM-full. LGM Full преобразует изображение в 3D-контент с помощью полного конвейера LGM и генерации нескольких ракурсов.

Подходит для: создание 3D-модели объекта по изображению · генерация нескольких ракурсов объекта для последующего построения 3D · подготовка 3D-контента в учебных проектах по машинному обучению

Производная модели dylanebert/multi-view-diffusion. Порт MVDream для Diffusers, предназначенный для создания 3D-представлений по изображению.

Подходит для: создание 3D-представления объекта по изображению · преобразование изображения в 3D-контент для проектов компьютерной графики · эксперименты с генерацией 3D по изображению в Diffusers

Производная модели dylanebert/multi-view-diffusion. Порт MVDream для Diffusers, предназначенный для создания 3D-представлений по изображению.

Подходит для: создание 3D-представления объекта по изображению · преобразование изображения в 3D-контент для проектов компьютерной графики · эксперименты с генерацией 3D по изображению в Diffusers

Производная модели dylanebert/multi-view-diffusion. Порт MVDream для Diffusers, предназначенный для создания 3D-представлений по изображению.

Подходит для: создание 3D-представления объекта по изображению · преобразование изображения в 3D-контент для проектов компьютерной графики · эксперименты с генерацией 3D по изображению в Diffusers

Производная модели dylanebert/LGM-full. LGM Full преобразует изображение в 3D-контент с помощью полного конвейера LGM и генерации нескольких ракурсов.

Подходит для: создание 3D-модели объекта по изображению · генерация нескольких ракурсов объекта для последующего построения 3D · подготовка 3D-контента в учебных проектах по машинному обучению

Конвейер на основе LGM создаёт 3D-контент по изображению с использованием представления из гауссовых примитивов.

Подходит для: создание 3D-объекта по изображению · преобразование изображения товара в 3D-контент · получение 3D-сцены по нескольким ракурсам, сгенерированным из изображения

DSINE оценивает нормали поверхностей по изображению для анализа геометрии сцены.

Подходит для: оценка нормалей поверхностей на изображении · восстановление ориентации поверхностей в сцене · анализ геометрии изображения для задач компьютерного зрения

MVSplat восстанавливает 3D-сцену в формате Gaussian Splatting по нескольким изображениям с разных ракурсов.

Подходит для: создание 3D-сцены по нескольким фотографиям · восстановление сцены по разреженным многовидовым изображениям · подготовка представления Gaussian Splatting из набора ракурсов

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

pixelSplat восстанавливает 3D-сцену в виде набора Gaussian Splats по паре изображений.

Подходит для: восстановление 3D-сцены по паре фотографий · создание 3D-представления сцены для последующего рендеринга · обобщаемая реконструкция сцен с нескольких ракурсов

RichDreamer — диффузионная модель для создания детализированных 3D-объектов по текстовому описанию.

Подходит для: создание 3D-объектов по текстовым запросам · быстрое прототипирование 3D-концепций · генерация объектов для визуальных сцен

SyncDreamer генерирует согласованные изображения объекта с разных ракурсов по одному изображению для последующего создания 3D-объекта.

Подходит для: создание многовидовых изображений объекта по одной фотографии · подготовка ракурсов объекта для восстановления 3D-модели · генерация видов предмета для 3D-дизайна и визуализации