IV.9Медиа, журналистика, культура, архивы и игры

Reyna-RP-Qwen1.5-0.5B-Chat-v0.1 — дообученная авторами модели Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat для ролевых диалогов и написания историй. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 463,9 млн параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговый режим. Она принимает сообщения в формате ChatML и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для создания ролевых ответов и сюжетного текста в интерактивных сценариях. Карточка описывает её как раннюю модель серии; дальнейшее обучение с предпочтениями (DPO) упоминается как возможный следующий этап. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это конверсия модели обнаружения объектов Roboflow RF-DETR Large (2026) в формат MLX для запуска через mlx-swift-rf-detr на компьютерах Apple Silicon. Модель обрабатывает изображения и находит объекты из 90 классов COCO; для предсказания в примере используются порог уверенности 0,3 и порог NMS 0,5. Архитектура основана на RF-DETR с backbone dinov2_windowed_small, четырьмя слоями декодера и 300 запросами. Веса представлены в точности fp32 в файле safetensors; для обработки используются разрешение 704 и конфигурация с препроцессором. Репозиторий создан 30 июня 2026 года и распространяется по лицензии Apache-2.0.

RINGO_Illustrious_v1.0_Hybrid — модель генерации изображений FjikoAI на основе Illustrious-XL, дообученной на Stable Diffusion XL. В README описан выборочный merge глубоких блоков U-Net с моделью-донором, специализирующейся на мимике; при этом в метаданных происхождение указано как дообучение базовой модели OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0. Модель предназначена для создания аниме- и полуреалистичных портретов по текстовым промптам. Разработчик отмечает естественную проработку азиатских лиц, кожи, губ и глаз, а также улучшенную отрисовку рук, пальцев и предметов в руках. Она совместима с обычными рабочими процессами Illustrious-XL и SDXL; в README рекомендованы 25–35 шагов генерации и умеренный CFG. Модель выдаёт изображения и принимает текстовые промпты. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — CreativeML Open RAIL-M. Метаданные помечают модель как NSFW, поэтому её следует считать предназначенной для взрослого контента; README не приводит отдельных результатов оценки качества или полного перечня ограничений.

Roleplay-Llama-3-8B — дообученная Vicgalle разговорная модель на архитектуре Llama 3 для текстовых ролевых диалогов. Она формирует ответы в виде реплик с описанием действия и поддерживает чатовый сценарий использования. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с контекстом до 8192 токенов и распространяется в формате Safetensors для Transformers. В карточке указаны результаты оценок Chaiverse и Open LLM Leaderboard, но они не гарантируют качество для конкретных сценариев. Модель обучена на данных ResplendentAI/NSFW_RP_Format_DPO и ориентирована на ролевое взаимодействие, включая контент для взрослых. Лицензия — Apache-2.0.

RPBizkitRemiX-v2-12B — экспериментальная слитая модель RicardoEstep на архитектуре Mistral Nemo для генерации текста и ролевого общения. Она объединяет несколько моделей RPBizkit с Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated методом DARE TIES через Mergekit; объём модели — 12,1 млрд параметров, формат весов — Safetensors, библиотека — Transformers. В README заявлена поддержка контекста до 128 тысяч токенов; конфигурация использует BF16. Модель рассчитана на творческие диалоги и ролевые сценарии с энергичной манерой ответов. Автор рекомендует шаблон Alpaca с RAW-вводом и температуру до 1,15, отмечая диапазон 0,86–0,92 для творческих ролевых сцен. Лицензия в предоставленных данных не указана.

RPBizkit-v10-12B — экспериментальная смесь моделей семейства Mistral Nemo, созданная RicardoEstep с помощью Model Stock merge и Mergekit. Она предназначена прежде всего для генерации художественного текста и ролевых сценариев, включая мрачный ролевой отыгрыш; автор также отмечает ориентацию исходных моделей на нецензурированный контент. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров. README указывает заявленную поддержку контекста до 128K токенов; метаданные каталога сообщают 1 024 000 токенов, поэтому фактическое рабочее окно следует сверять с конфигурацией и средой запуска. Автор рекомендует шаблон Alpaca с RAW-вводом; результаты приведённого им быстрого тестирования получены на квантованной версии с окном 8K и не гарантируют аналогичное качество в других условиях. Модель создана слиянием нескольких RP-моделей, в том числе TheDrummer/UnslopNemo-12B-v4.1 и NeverSleep/Lumimaid-v0.2-12B. Лицензия в предоставленных данных не указана. В метаданных есть пометка not-for-all-audiences; модель может выдавать контент для взрослой аудитории.

RPBizkit-v6-12B — экспериментальная объединённая языковая модель автора RicardoEstep для генерации текста, ролевых сценариев и художественных историй. Она основана на Mistral Nemo и создана смешиванием нескольких моделей с помощью Karcher-Mean и DARE TIES через Mergekit; в одном из этапов также использован LoRA-адаптер для изменения поведения модели. Веса представлены в формате safetensors, размер модели — 12,1 млрд параметров. Модель ориентирована на ролевое письмо с более выраженным стилем и инициативностью, а также на приключенческие и тёмные художественные сюжеты. В карточке заявлена поддержка контекста до 128K токенов, однако автор рекомендует ограничиваться 8K. Для диалогов рекомендуется шаблон Alpaca с RAW-вводом: при использовании шаблонов ChatML или Mistral модель может терять устойчивость поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

RicardoEstep/RPBizkit-v9-12B — экспериментальный объединённый чекпойнт семейства Mistral Nemo от RicardoEstep. Модель размером 12,1 млрд параметров собрана методом DARE TIES и Model Stock из нескольких моделей для ролевых сценариев и написания историй; в README среди компонентов названы варианты Mistral Nemo, Muse, UnslopNemo, Magnum и другие ролевые модели. Файлы доступны в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и творческом письме, включая ролевые сценарии с откровенной тематикой. Автор рекомендует шаблон чата Alpaca с RAW-вводом и сообщает о предполагаемой поддержке контекста до 128K токенов; метаданные каталога указывают нативный контекст 1 024 000 токенов, поэтому фактическое рабочее окно стоит проверять в используемой конфигурации. Автор отмечает, что модель не всегда ведёт себя полностью «без цензуры» и называет поведение экспериментальным. README и метаданные не содержат сведений о лицензии, поэтому условия использования следует уточнить на странице репозитория. Маркер not-for-all-audiences указывает на контент для взрослой аудитории.

LyliaEngine/Semi-realism_illustrious — LoRA-модель для генерации изображений на основе text-to-image, совместимая с Diffusers. Она предназначена для добавления к базовой модели OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0 стилистики semi-realism и pseudo-realistic, вдохновлённой визуальным стилем Niji v6. Модель ориентирована на создание высококачественных изображений, сочетающих реалистичные и мультяшные черты. Для активации используется триггерное слово «Semi-realism». Дополнительные слова и описания могут усиливать реалистичный, ночной или мультяшный характер изображения: pseudo-realistic, realism, realistic, darkness, night time, cartoon, lineless и flat color. Заявлены различение дневного и ночного освещения, тёмная световая стилистика и отражения. Архитектура, размер, поддерживаемые языки, модальности помимо генерации изображений и максимальный контекст в README не указаны. Модель разработана пользователем LyliaEngine; в качестве источника и для указания авторства приведена работа пользователя Zoropaton на Civitai. Лицензия — CDLA-Permissive-2.0. Ограничения включают зависимость от указанной базовой модели и необходимость подбора триггерных слов и параметров генерации для получения нужного визуального результата.

SiFW Annihilation XL v305 Illustrious Beta — модель генерации изображений по текстовому описанию, созданная Sirius_FW. Она предназначена для создания иллюстраций в стиле аниме; в метаданных также отмечена тематика персонажей-девушек. Модель объединяет Illustrious XL Early Release v0 и SiFW-AnnihilationXL и доступна в форматах Diffusers и safetensors. Модель создана для генерации изображений по текстовым промптам и использует Stable Diffusion XL через библиотеку Diffusers. Метаданные указывают английский язык. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнять на странице модели. README не сообщает о специальных ограничениях качества или применении.

Модель prithivMLmods/siglip2-x256-explicit-content — дообученный визуальный энкодер SigLIP 2 для многоклассовой классификации изображений по категориям контента. Она основана на google/siglip2-base-patch16-256, использует архитектуру SiglipForImageClassification и принимает изображения для отнесения к одному из пяти классов: аниме, хентай, обычное изображение, порнография или соблазнительный/чувственный контент. Модель предназначена для фильтрации изображений и модерации пользовательского контента, родительского контроля, а также предварительной сортировки наборов данных. Она выдаёт метки классов, помогая выявлять явный и откровенный контент. В метаданных указан английский язык карточки; вход и выход модели относятся к изображениям и меткам соответственно. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

SilvermoonMix-Anima-Evolved — модель генерации изображений, созданная silvermoong путём дообучения Anima. Она предназначена для создания аниме-иллюстраций по текстовым запросам, в том числе сцен с несколькими персонажами. Обучение нацелено на более стабильное изображение рук и нейтральную базовую стилистику, которую можно сочетать с тегами художников. В репозитории представлены варианты Anima 2B и 2.9B, включая обычную и Turbo-версии; для 2.9B также доступен вариант INT8 + ConvRot. Для работы требуются отдельные текстовый энкодер Qwen и VAE. Модель рассчитана на использование в ComfyUI или Forge Neo; Turbo позволяет генерировать изображения за меньшее число шагов. Для тегов художников автор рекомендует ставить перед именем символ @. Улучшение рук и генерации нескольких персонажей является целью обучения, а не гарантией: анатомия и взаимодействие персонажей могут требовать исправлений. Модель ориентирована на аниме и иллюстрации, ограничена в фотореализме и рендеринге длинного текста. Применяются условия CircleStone Labs Non-Commercial License v1.2 с указанными в ней исключениями; README отмечает, что лицензия допускает коммерческое использование созданных изображений по её условиям, но это не означает свободного коммерческого использования весов или любого способа развертывания.

Adit-jain/soccana — модель компьютерного зрения для обнаружения объектов в футбольных видео. Это дообученная версия YOLO11n, предназначенная для распознавания игроков, мяча и судей, в том числе при разных ракурсах, масштабе объектов, освещении и частичной видимости. Модель обучена на наборе данных Soccana_player_ball_detection_v1. Обнаружения можно использовать как основу для отслеживания игроков, распределения по командам, тактического анализа и извлечения игровых показателей. В README заявлена работа в реальном времени со скоростью 30+ кадров в секунду на современных GPU; фактическая производительность зависит от оборудования и условий обработки. Модель принимает изображения или кадры видео и выдаёт классы объектов с рамками обнаружения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель Classacre — дообученная с помощью DreamBooth модель Stable Diffusion для генерации изображений в художественном стиле манхвы Solo Leveling. Версия 2.1 основана на Anything v3.0; автор описывает объединённые варианты для спокойных и динамичных сцен, которые вызываются промптами SLCalm и SLAction. В README также приведены сведения о ранних версиях на базе Stable Diffusion 1.5. Модель предназначена для создания персонажей и сцен в стилистике Solo Leveling по текстовому описанию. Автор отмечает, что динамичные сцены лучше получаются в форматах 2:1 или 2:2, а генерация в 512×512 может быть неполной. Среди ограничений — склонность добавлять речевые пузыри и слова со спецэффектами; у ранней версии также отмечены перенос динамики в спокойные сцены и трудности с глазами в экшен-сценах. Распространяется по лицензии MIT.

SomniumSC-v1.1 — модель генерации изображений по тексту от Ketengan-Diffusion, дообученная на Stage C архитектуры Stable Cascade (Würstchen v3) от stabilityai/stable-cascade. Модель размером 3,6 млрд параметров настроена на мультяшный 2D-стиль: она принимает как естественные текстовые описания, так и booru-теги и создаёт стилизованные изображения, преимущественно с людьми и человекоподобными персонажами. В карточке также описан обученный текстовый энкодер и подготовка набора данных из более чем 33 тысяч отобранных изображений с подписями и тегами. Модель предназначена для создания фантазийных иллюстраций и аниме-арта. Для работы с архитектурой Stable Cascade автор указывает ComfyUI; карточка также описывает использование через Diffusers с нужной веткой библиотеки. По заявлению автора, модель пока имеет ограниченное разнообразие поз и стилей, плохо генерирует текст внутри изображения, может давать сжатые лица и менее предсказуемо работает с нечеловеческими персонажами. Лицензия Stability AI Non-Commercial Research Community License запрещает коммерциализацию модели и производных работ без соответствующего разрешения или членства Stability AI.

Spider-Verse Diffusion — дообученная модель Stable Diffusion, созданная nitrosocke на кадрах из фильма Sony «Человек-паук: Через вселенные». Она предназначена для генерации изображений по текстовому описанию с визуальным стилем фильма; для получения эффекта автор рекомендует добавлять в запрос фразу «spiderverse style». Модель обучалась методом DreamBooth с сохранением prior-preservation loss в течение 3000 шагов и доступна в формате Diffusers на базе PyTorch. Модель подходит для создания портретов, персонажей и других иллюстраций в стилистике Spider-Verse. Для запуска используется StableDiffusionPipeline из библиотеки Diffusers. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M; условия лицензии распространяются на использование и результаты генерации.

Fluid Art model V1 — дообученная на изображениях fluid art модель Stable Diffusion 1.5 от Fictiverse для создания изображений по текстовым запросам в стиле жидкого искусства. Для получения этого стиля автор рекомендует добавлять в запрос слово FluidArt. Модель работает через StableDiffusionPipeline библиотеки Diffusers; в репозитории представлены форматы Diffusers и PyTorch. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M. Модель предназначена для генерации художественных изображений с характерными для fluid art цветами и формами. Карточка не сообщает о специальных ограничениях применения или результатах оценки качества.

StarDust-12b-v2 — слитая автором Luni чат-модель на архитектуре Mistral для ролевых игр и творческого письма. Модель объединяет четыре модели семейства Mistral Nemo методом DARE TIES; размер — 12,1 млрд параметров. В карточке указана длина контекста 1 024 000 токенов, однако README не приводит результатов проверки работы на такой длине. Предпочтительный формат диалога — ChatML, также заявлена поддержка формата Mistral. Модель ориентирована на продолжительные ролевые сценарии и выразительную прозу с гибким тоном. Автор отмечает, что она может вести себя как персонаж в простом агентном сценарии, но иногда добавляет повествование. Для прямых ответов в диалоге, следования инструкциям и задач общего назначения модель не рекомендуется. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

StarlightMoon-Foxfire-12B — объединённая языковая модель, созданная MrRikyz методом model_stock с помощью mergekit на основе нескольких 12B-моделей, включая Impish_Bloodmoon_12B, Famino-12B-Model_Stock, Eleusis-12B, Pygmalion-3-12B, Foxfire_Bloom и Azure-Starlight-12B. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 12,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов в сценариях ролевого общения. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык, а также теги roleplay и NSFW, поэтому модель ориентирована на англоязычные ролевые диалоги и может генерировать контент для взрослых. Весы опубликованы в формате Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

story_spanish_gpt2_v2 — дообученная на датасете, названном в карточке как None, модель генерации текста на основе datificate/gpt2-small-spanish. Она предназначена для продолжения текста и генерации испанских историй. Модель построена на архитектуре GPT-2, использует веса PyTorch и рассчитана на контекст до 1024 токенов. В карточке приведён результат оценки: loss 3,7640. Описание обучающих данных, предполагаемых сценариев применения и ограничений не раскрыто, поэтому качество и тематический охват историй по этим сведениям оценить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

StrawberryLemonade-L3-70B-v1.0 — объединённая диалоговая модель на архитектуре Llama, созданная sophosympatheia на основе трёх моделей, включая Cogito v1 preview и две модели GeneticLemonade. Модель содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors и рассчитаны на использование с Transformers. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и написания историй. Автор отмечает выразительность и стабильность ответов, а также чувствительность к параметрам генерации. Поддерживаемый язык карточки — английский. В метаданных также указаны чат-возможности и интерфейс вызова инструментов, однако автор не сообщает о проверке модели на задачах за пределами ролевых диалогов и сторителлинга. Модель обозначена автором как uncensored; следует учитывать возможность генерации нежелательного контента. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

SzilviaB/SuperDarkUnholyNeuralDaredevil-8b — объединённая автором модель семейства Llama для генерации диалогового текста и ролевых сценариев. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе SzilviaB/DarkNeuralDaredevilUnholy-8b, с включением SzilviaB/DarkNeuralDaredevil-8b-abliterated и SzilviaB/DarkUnholyPlanet-OAS-8b. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; заявленный контекст — 8192 токена. Предназначена для генерации текста в формате диалога и ролевых сценариев. Данные о поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

minhtoan/t5-translate-vietnamese-nom — компактная модель на основе Transformer encoder-decoder T5, опубликованная Phan Minh Toan для преобразования текстов на письме Чы-ном в современную вьетнамскую запись латиницей. Она предназначена для транслитерации и перевода исторических текстов, включая литературные произведения и документы на Чы-ном; в карточке задача указана как перевод. Модель содержит 16,6 млн параметров и доступна в формате PyTorch для библиотеки Transformers. Модель обучалась на текстах из нескольких произведений и корпуса документов chunom.org, включая материалы примерно из 130 книг. Пример в карточке преобразует строку иероглифов в латинскую запись вьетнамского языка. Лицензия — MIT. Качество и охват могут зависеть от соответствия входного текста историческим источникам и данным обучения; сведений о длине контекста или систематической оценке качества в предоставленных материалах нет.

Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Anime-Chinese-v0.1 — модель генерации изображений по текстовому описанию, выпущенная командой Fengshenbang из IDEA Research Institute. Это модель Stable Diffusion для создания аниме-иллюстраций по китайским промптам; в README указано, что она обучалась в два этапа на отфильтрованных парах «китайский текст — аниме-изображение»: примерно 1 млн низкокачественных и 10 тыс. высококачественных примеров. Заявленный размер модели — 1 млрд параметров. Модель подходит для генерации персонажей и сцен в аниме-стиле, а также для преобразования изображений в сценариях img2img. README показывает генерацию изображений размером 512×512 и рекомендует интерфейс WebUI; для увеличения разрешения предлагается отдельная модель суперразрешения. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers и PyTorch, а лицензия — CreativeML OpenRAIL-M. Авторы называют эту версию предварительной и сообщают о планах дальнейшей оптимизации. Основное заявленное языковое направление — китайский; качество для других языков в предоставленных материалах не описано. Модель предназначена для генерации аниме-изображений, а не для распознавания или анализа изображений.

matchaaaaa/Testarossa-v1-27B — диалоговая модель генерации текста, созданная слиянием моделей Gemma 2 с помощью mergekit. В конфигурации объединены слои Tess-v2.5-Gemma-2-27B-alpha, gemma-2-27b-it-abliterated и Gemmasutra-Pro-27B-v1; архитектура — плотная Gemma 2 для авторегрессионной генерации, размер — 27,6 млрд параметров. Модель рассчитана на чат и ролевые диалоги, в том числе на связное описание действий, реакций и сцен от лица персонажа. Карточка задаёт формат ролевого общения от лица персонажа и допускает откровенный контент и ненормативную лексику. Контекст составляет 8192 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленные языки в карточке не определены. Распространяется по лицензии CC BY 4.0.

TheSpice-7b-FT-v0.3.1 — текстовая генеративная модель cgato на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Это дообученный чекпойнт, рассчитанный на гибкий диалог и повествовательные сценарии, в том числе ролевые беседы в SillyTavern или через шаблон Ooba. Модель может описывать объекты и персонажей сцены, обычно не продвигая сюжет дальше. В README указаны обучающие наборы Dolphin, UltraChat, Capybara, Augmental, ToxicQA, Yahoo Answers, Airoboros 3.1 и LimaRP; автор сообщает о сокращении и ручной редактуре набора данных. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Автор предупреждает, что ответы языковой модели следует оценивать критически; также отмечает, что очистка обучающего набора ещё продолжается.

TheSpice-7b-v0.1.1 — текстовая генеративная модель семейства Mistral, разработанная автором cgato как продолжение проекта Thespis. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для диалогов и повествования, в том числе для ролевых сценариев в SillyTavern и Oobabooga. Модель может описывать предметы и персонажей в сцене, обычно не продвигая сюжет дальше. Автор сообщает, что переработал датасет в сторону небольшого набора с ручной редактурой; среди использованных наборов названы Dolphin, UltraChat, Capybara, Augmental, ToxicQA, Yahoo Answers и Airoboros 3.1. Для запуска предлагаются шаблоны чата Ooba и SillyTavern и настройки генерации с высокой температурой. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Модель выдаёт текст и может отвечать непредсказуемо; автор рекомендует критически относиться к её ответам.

TIPO-100M — компактная модель генерации текста семейства LLaMA от KBlueLeaf, предназначенная для улучшения запросов к системам генерации изображений. Она дополняет и расширяет пользовательский промпт перед передачей его в текстово-графическую модель, чтобы помочь получать более подходящие изображения с меньшими усилиями. В README указан рабочий процесс с расширением z-tipo-extension для Stable Diffusion WebUI, Forge и ComfyUI. В метаданных указаны 79,9 млн параметров, архитектура LlamaForCausalLM, контекст 8192 токена и поддержка английского языка. Доступны веса Safetensors и GGUF F16; модель обучалась на подписях и тегах из наборов, включая Conceptual Captions, COYO-HD, Danbooru2023 и GBC10M. README отмечает, что версия на 100 млн параметров находится в разработке; приведённые там результаты оценки относятся к TIPO-200M, поэтому их нельзя напрямую считать оценкой этой модели. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели biali/trellis2-gguf на Hugging Face совпадает с карточкой ilintar/trellis2-gguf, поэтому описание составлено по ней. ilintar/trellis2-gguf — набор весов TRELLIS.2, преобразованный в формат GGUF для запуска через trellis.cpp, автономную среду C++/GGML с поддержкой CUDA и Vulkan, а также через Lemonade как медиа-бэкенд GGML. Модель предназначена для преобразования изображения в 3D-объект. Репозиторий содержит компоненты полного конвейера: DINOv3, блоки потока и декодирования разреженной структуры, формы и текстур для разрешений 512 и 1024, а также опциональный BiRefNet для удаления фона. GGUF — формат поставки весов; README указывает исходную модель TRELLIS.2, но не сообщает её идентификатор или точную лицензию, отсылая к лицензии исходной модели.

Карточка модели biali/TRELLIS-image-large на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/TRELLIS-image-large, поэтому описание составлено по ней. TRELLIS Image Large — модель генерации 3D-объектов по изображению, основанная на проекте TRELLIS. Она принимает изображение как условие и предназначена для создания трёхмерного представления объекта. Модель представлена в исследовательской работе «Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation». В метаданных указаны библиотека TRELLIS, формат весов Safetensors и лицензия MIT. Карточка описывает вариант TRELLIS с большим размером, но не приводит число параметров, детали архитектуры, сведения о поддерживаемых языках или ограничения качества.