JoyCaption Beta One — визуально-языковая модель, создающая текстовые описания изображений для подготовки данных и обучения моделей генерации изображений.

Подходит для: создание подписей к изображениям для датасетов · подготовка описаний изображений для обучения diffusion-моделей · описание цифрового искусства и иллюстраций

Визуально-языковая модель JoyCaption на базе LLaVA для автоматического создания текстовых описаний изображений, в том числе для подготовки данных обучения диффузионных моделей.

Подходит для: создание подписей к изображениям для датасетов · подготовка описаний изображений для обучения диффузионных моделей · аннотирование цифрового искусства и иллюстраций

DreamBooth-модель для Stable Diffusion, создающая причудливых существ из еды по промпту с триггером «food_crit».

Подходит для: генерация фантастических существ из продуктов питания · создание сюрреалистичных изображений еды для иллюстраций · визуализация еды с глазами и другими чертами персонажей

Экспериментальное дообучение SDXL для генерации изображений по тексту с акцентом на фотореалистичные сцены и улучшенную структуру изображений.

Подходит для: генерация фотореалистичных изображений по текстовому описанию · создание сцен с необычными объектами и персонажами · эксперименты с настройками flow matching в ComfyUI

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

Производная модели 1038lab/llama-joycaption-beta-one. JoyCaption Beta One — визуально-языковая модель на базе LLaVA для создания подписей к изображениям и подготовки данных для обучения моделей генерации изображений.

Подходит для: создание подписей к изображениям для датасета генерации изображений · подготовка описаний цифровых иллюстраций и арта · описание фотографий и сцен

Компактная модель Katanemo определяет область и действие по запросу, помогая маршрутизировать его к подходящей языковой модели.

Подходит для: маршрутизация запросов к специализированным моделям · определение предметной области пользовательского запроса · определение требуемого действия, например перевода или генерации кода

JoyTag — многометочная модель компьютерного зрения для автоматического присвоения более 5000 тегов изображениям.

Подходит для: автоматическое тегирование изображений · подготовка датасетов для моделей генерации изображений · индексация и поиск изображений по визуальным признакам

big-asp-v2 — модель fancyfeast для генерации изображений по текстовым запросам на базе Stable Diffusion XL.

Подходит для: создание изображений по текстовым промптам · генерация иллюстраций по описанию сцены · визуализация персонажей и объектов

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Дообученный детектор YOLO11x для обнаружения водяных знаков и логотипов на изображениях.

Подходит для: поиск водяных знаков на изображениях · обнаружение логотипов в изображениях · локализация водяных знаков в пакетах изображений

Дообученная на Gemma 3 модель Adisyonist для диалогов в ресторанных POS-системах и маршрутизации запросов к backend-функциям.

Подходит для: приём заказов в ресторанной POS-системе · подготовка команд для бронирования столиков · обработка операций со столами и счетами

Дообученная модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для маршрутизации текстовых запросов в сервисе доставки еды.

Подходит для: направление запросов клиентов доставки еды в нужный процесс · маршрутизация диалоговых сообщений по категориям обращений · обработка текстовых запросов в чат-боте сервиса доставки еды

Plano-Orchestrator — дообученная языковая модель для выбора агентов и порядка обработки запросов в многоагентных системах.

Подходит для: маршрутизация пользовательских запросов к подходящим агентам · разделение запроса с несколькими намерениями между агентами · выбор последовательной или параллельной обработки задач

Квантизированный 8-битный порт JoyCaption для Apple Silicon, создающий подробные текстовые описания изображений.

Подходит для: Создание подписей к изображениям для датасета генерации изображений · Подготовка текстовых описаний изображений для обучения диффузионных моделей · Получение подробного текстового описания отдельного изображения

Объединённый чекпойнт Stable Diffusion XL для генерации реалистичных изображений и любительских фотосцен по текстовым запросам.

Подходит для: генерация реалистичных портретов по текстовому описанию · создание изображений в стиле любительской фотографии · генерация детализированных фотореалистичных сцен

Специализированная MoE-модель для планирования и выполнения творческих рабочих процессов в Lenout с выдачей структурированных команд.

Подходит для: планирование последовательности действий в графическом редакторе Lenout · создание и редактирование 2D-рисунков и дизайнов через команды · построение блок-схем и рабочих процессов

Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

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

Обучающие чекпойнты bigASP v2.6 для генерации изображений по текстовым описаниям и возобновления обучения.

Подходит для: генерация изображений по текстовым запросам · возобновление обучения bigASP v2.6 с сохранённого состояния · эксперименты с дообучением Stable Diffusion XL

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

Дообученная Mistral-7B-модель, которая генерирует структурированные карточки ресторанов по названию и местоположению.

Подходит для: Создание карточек ресторанов для туристического приложения · Формирование справки о кухне, часах работы и среднем чеке заведения · Подготовка списка рекомендуемых блюд ресторана

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

Дообученная SigLIP 2 So400m с контекстом текста до 256 токенов для классификации изображений по текстовым меткам и сопоставления изображений с описаниями.

Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым категориям · поиск изображений по длинному текстовому описанию · ранжирование подписей по соответствию изображению