LTX-2.5 от Lightricks — семейство моделей для локальной генерации видео по изображению и текстовому описанию с поддержкой связанного аудиовизуального контента.

Подходит для: создание видеоролика по текстовому описанию · анимация изображения с сохранением заданного первого кадра · генерация связанных сцен с сохранением персонажей и стиля

Семейство моделей компьютерного зрения Ultralytics для обнаружения объектов и смежных задач, включая сегментацию, классификацию изображений и оценку позы.

Подходит для: обнаружение и локализация объектов на изображениях · сегментация объектов и выделение их масок · классификация изображений по категориям

YOLOv8 — семейство моделей Ultralytics для обнаружения и отслеживания объектов, сегментации, классификации изображений и оценки позы.

Подходит для: поиск и локализация объектов на изображениях · отслеживание объектов в видеопотоке · сегментация объектов с выделением масок

Коллекция моделей Ultralytics YOLO для обнаружения объектов и сегментации изображений в ComfyUI.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях в ComfyUI · нахождение лиц на изображениях · сегментация объектов на изображениях

Производная модели black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev. Дообученная 12-миллиардная модель Black Forest Labs и Krea для создания изображений по текстовым описаниям, особенно эстетической фотографии.

Подходит для: создание эстетических фотографий по текстовому описанию · генерация иллюстраций и визуальных концептов · подготовка изображений для творческих проектов

Компактная модель YOLOv10 в формате ONNX для обнаружения объектов на изображениях, в том числе в JavaScript-приложениях.

Подходит для: обнаружение объектов на фотографиях · поиск и локализация объектов в видеопотоке · встраивание детектора объектов в JavaScript-приложение

Производная модели black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev. FLUX.1 Kontext [dev] — модель Black Forest Labs для редактирования изображений по текстовым инструкциям с сохранением согласованности при последовательных изменениях.

Подходит для: редактирование изображения по текстовому описанию · изменение стиля или отдельных объектов на изображении · использование референса персонажа в серии изображений

Модель YOLOv10 для обнаружения и локализации объектов на изображениях в реальном времени.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях · поиск и локализация объектов в видеокадрах · подсчёт объектов на изображении

BRIA RMBG-2.0 выделяет передний план на изображениях и создаёт карту прозрачности для удаления или замены фона.

Подходит для: удаление фона с фотографий товаров для интернет-магазина · создание прозрачных вырезок людей и объектов · подготовка изображений для рекламных макетов

Производная модели facebook/dinov3-vitl16-pretrain-lvd1689m. Визуальный ViT-L из семейства DINOv3 для извлечения признаков изображений и построения решений компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификации · поиск похожих изображений по эмбеддингам · семантическая сегментация изображений

Производная модели stabilityai/stable-diffusion-3.5-large. Модель Stability AI на архитектуре MMDiT создаёт изображения по текстовым запросам, в том числе для дизайна и художественных проектов.

Подходит для: создание иллюстраций по текстовому описанию · подготовка концепт-арта для творческих проектов · генерация изображений с надписями и типографикой

Модель YOLOv10 для обнаружения объектов на изображениях в реальном времени.

Подходит для: обнаружение объектов на фотографиях · поиск кошек и других объектов на изображениях · локализация объектов в видеопотоке для анализа сцен

YOLOv10 в формате ONNX для обнаружения объектов на изображениях в приложениях Transformers.js.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях · поиск объектов в видеокадрах · детекция объектов в приложениях на JavaScript

Дообученная на CIFAR-100 модель ViT для классификации изображений по 100 классам датасета.

Подходит для: классификация изображений по классам CIFAR-100 · распознавание объектов на небольших изображениях · эксперименты с Vision Transformer на CIFAR-100

Производная модели onnx-community/yolov10m. YOLOv10 в формате ONNX для обнаружения объектов на изображениях в приложениях Transformers.js.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях · поиск объектов в видеокадрах · детекция объектов в приложениях на JavaScript

Дообученный Vision Transformer для классификации изображений по классам CIFAR-10.

Подходит для: классификация изображений CIFAR-10 · распознавание объектов на небольших цветных изображениях · оценка качества моделей на CIFAR-10

YOLOv10s в формате ONNX обнаруживает объекты на изображениях с прицелом на работу в реальном времени.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях · поиск объектов в видеокадрах для систем реального времени · обнаружение объектов в JavaScript-приложениях через Transformers.js

YOLOv10s — модель обнаружения объектов на изображениях, ориентированная на вывод в реальном времени.

Подходит для: обнаружение объектов на фотографиях · поиск кошек и других объектов на изображениях · локализация объектов в кадре для компьютерного зрения

Компактная VGG-подобная CNN для классификации изображений CIFAR-10 по десяти категориям.

Подходит для: классификация изображений CIFAR-10 · распознавание автомобилей и грузовиков на изображениях CIFAR-10 · распознавание животных и транспорта в тестовых наборах CIFAR-10