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

Cas-Archive/L3-Penumbral-Mind-RP-8B — англоязычная плотная языковая модель семейства Llama, созданная автором карточки с помощью mergekit путём объединения нескольких моделей для генерации текста. В объединение вошли варианты Llama 3 на 8B, включая Halu-8B-Llama3-Blackroot, L3-8B-Stheno-v3.2, Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule и Llama-3-Oasis-v1-OAS-8B; в README описаны промежуточные слияния и методы Task Arithmetic и Model Stock. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и имеет контекст 8192 токена. Модель предназначена для ролевых диалогов и повествования, особенно для сценариев с тяжёлыми темами, такими как психические заболевания, самоповреждение, травма и суицид, а также для медленно развивающихся романтических сюжетов. Автор отмечает, что стиль генерации менее склонен к чрезмерно позитивным и обнадёживающим ответам, однако тестирование было ограниченным, а модель всё ещё может звучать слишком позитивно. Лицензия — Llama 3; метаданные помечают модель как не подходящую для всех аудиторий.

LinguaLaboratoriumMechanicus-Qwen-1.7B-instruct — русскоязычная версия модели GoldenGekko для ответов на вопросы по лору Warhammer 40,000. Это дообученная методом SFT модель LinguaLaboratoriumMechanicus-Qwen-1.7B; в основе семейство Qwen3 с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 1,7 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговых ответов и следования инструкциям в тематике WH40k. Модель принимает текст и генерирует текст. Её нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README указывает исходную цепочку через CPT от Qwen/Qwen3-1.7B-Base.

Llama-3.2-3B-Instruct-NEO-WEE-HORROR-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели Llama 3.2 3B Instruct, доработанная DavidAU с использованием набора данных NEO IMATRIX Tiny «Wee» Horror. Модель предназначена прежде всего для генерации художественных текстов, рассказов, сюжетов и подсюжетов, продолжения сцен, ролевых диалогов и работы с жанрами fiction, включая horror, science fiction и romance. Модель имеет около 3 миллиардов параметров, поддерживает текстовую генерацию и заявленный контекст до 131 000 токенов, обычно обозначаемый как 128K. Указаны языки English, French, German, Spanish, Italian, Portuguese, Chinese, Japanese, Russian и Korean. Для работы рекомендуется шаблон Llama 3; использование других шаблонов, например Command-R, может существенно изменить результат. По заявлению автора, модель способна работать на GPU со скоростью около 90 токенов в секунду, однако фактическая производительность зависит от оборудования и выбранного кванта. Основная особенность доработки — усиление творческой выразительности с мрачной и хоррор-ориентированной стилистикой: модель добавляет напряжение, ощущение надвигающегося ужаса, более интенсивные сцены и яркую прозу. Это может быть преимуществом для художественного письма и ролевых сценариев, но ограничивает пригодность модели для нейтральной генерации и может приводить к графическим или подразумеваемым описаниям насилия и ужаса. Результаты заметно зависят от температуры, repetition penalty и типа квантизации; автор рекомендует кванты IQ3 и IQ4, особенно IQ4_XS, а также repetition penalty от 1.02 и выше. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Loc3R-VLM — видеоязыковая модель для локализации по текстовому описанию и пространственных рассуждений о 3D-сценах в видео. Модель разработана Кевином Ку и соавторами из Microsoft Spatial AI Lab, ETH Zurich и EPFL; опубликованный чекпойнт основан на LLaVA-Video-7B-Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров. Архитектура — плотная LlavaQwenForCausalLM, контекст — до 32 768 токенов. Модель строит внутреннюю карту окружения и учитывает положение и ориентацию наблюдателя. Она предназначена для поиска описанных на естественном языке объектов или мест в видео и для ответов на вопросы о пространственных отношениях с учётом точки обзора. Метаданные указывают задачи video-text-to-text и text-generation; модель поддерживает чат. Модель принимает видео и текстовые запросы и выдаёт текст. Карточка не описывает поддерживаемые языки, поэтому языковая поддержка не уточняется. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Численные оценки качества и подробные сведения об ограничениях в предоставленной карточке отсутствуют.

Lytta 2.5 32B Instruct — экспериментальная диалоговая модель на архитектуре Qwen2, созданная maldv путём нормализованной интерполяции весов нескольких моделей с последующим объединением результата с Qwentile. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на генерацию ответов и творческого текста; контекст — до 32 768 токенов. В README автор характеризует её как интеллектуальную, но чрезмерно непредсказуемую и непослушную, поэтому она может подойти для необычных художественных и ролевых сценариев, включая NSFW-контент. Модель представлена в формате Safetensors и доступна под лицензией Apache-2.0. Каталог также указывает чатовые возможности и интерфейс вызова инструментов, однако README предупреждает о проблемах с управляемостью; практическую надёжность этих функций карточка не подтверждает.

Undi95/Mistral-ClaudeLimaRP-v3-7B — текстовая генеративная модель для ролевых диалогов, созданная объединением весов Norquinal/Mistral-7B-claude-chat и LoRA lemonilia/LimaRP-Mistral-7B-v0.1 с весом 0,75. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для отыгрыша персонажей в диалогах и сценариях, в том числе для интерактивного ролевого общения в SillyTavern. Карточка описывает расширенный формат Alpaca и управление средней длиной ответа через инструкции. Рекомендуемые настройки генерации приведены как отправная точка, поскольку автор отмечает, что тестирование Mistral было ограниченным. Файлы опубликованы в формате PyTorch fp16. Модель помечена как предназначенная не для всех аудиторий и как NSFW, поэтому она рассчитана на взрослые ролевые сценарии. Лицензия — Apache-2.0. README не перечисляет поддерживаемые языки.

MonadGPT — экспериментальная разговорная языковая модель, созданная Pclanglais дообучением Mistral-Hermes 2 на 11 000 текстах раннего Нового времени на английском, французском и латинском языках, преимущественно из EEBO и Gallica. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она доступна в формате safetensors и предназначена для генерации текста в режиме диалога с использованием формата ChatML. Модель имитирует язык, стиль и исторические представления раннего Нового времени. Её можно использовать для исторических ролевых диалогов и получения стилизованных ответов, в том числе на вопросы о науке, астрономии и медицине. Модель поддерживает генерацию на английском, французском и латинском языках, однако качество латинских ответов слабое. По карточке, ответы могут быть непоследовательными, начинаться с середины рассуждения, игнорировать инструкции или переходить к современному английскому. Исторические медицинские и другие практические советы нельзя считать надёжными. Лицензия — Apache-2.0.

Мультиязычная модель анализа тональности коротких текстов, разработанная для классификации твитов о COVID-19. Она основана на XLM-RoBERTa и дообучена для sequence classification на 18 437 530 мультиязычных твитах, собранных с марта 2020 по ноябрь 2021 года. Модель относит текст к одному из двух классов: positive или negative; метки в обучающих данных автоматически назначались по наличию позитивных и негативных эмотиконов. Модель подходит для оценки тональности сообщений о COVID-19 и анализа больших массивов коротких публикаций на разных языках. Число параметров — 305,2 млн, контекст — до 514 токенов. Базовая модель — sentence-transformers/stsb-xlm-r-multilingual; веса доступны в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

mystic-h3-v4 — это LoRA-адаптер для генерации изображений по текстовому описанию, разработанный пользователем или организацией B4100 и предназначенный для использования с diffusion-моделями в экосистеме Diffusers. Адаптер создан на базе Ericx67/SexGod_H3 и подключается к совместимому генеративному пайплайну для получения изображений; в качестве trigger word указано значение «none». Сценарии применения и специфический визуальный стиль в README подробно не описаны. Известно, что модель относится к семейству text-to-image LoRA и распространяется в формате, совместимом с Diffusers. Размер адаптера, архитектура базовой модели, поддерживаемые языки, максимальный контекст и точные модальности не указаны. README содержит пример результата, но не предоставляет количественных оценок качества или рекомендаций по параметрам генерации. Лицензия и условия использования в README не указаны, поэтому их необходимо уточнить в репозитории или у правообладателя. Из-за отсутствия сведений о лицензии, обучающих данных, ограничениях и рекомендуемых настройках перед коммерческим или публичным использованием требуется дополнительная проверка.

mythospice-limarp-70b — языковая модель на архитектуре Llama 2, созданная DS-Archive слиянием нескольких моделей методом SLERP и последующим слиянием адаптера LIMARP v2 с весом 0,66. Модель содержит 68,7 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы; максимальный указанный контекст — 4096 токенов. Карточка предлагает формат инструкций Alpaca с описанием персонажа. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и генерации ответов от заданного персонажа. Она объединяет spicyboros-70b-2.2, chronos-70b-v2, Nous-Hermes-Llama2-70b и адаптер limarp-llama2-v2. Модель может проявлять предвзятость, характерную для нишевых ролевых форумов, а также унаследованную от базовых моделей; автор не рекомендует использовать её для фактической информации или советов. Лицензия — GNU AGPL-3.0.

UsernameJustAnother — экспериментальная чат-модель, дообученная на unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407 для ролевых диалогов. В основе — плотная авторегрессионная архитектура MistralForCausalLM с 12,1 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст. В README указаны обучение с rsLoRA ранга 64 на двух эпохах и использование Unsloth и TRL. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и поддержку английского языка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это экспериментальный файнтюн с «секретным» набором данных, состав которого в карточке не раскрыт; поэтому качество, тематический охват и устойчивость ответов оценить по доступным сведениям нельзя.

NeoSumi — дообученный текстовый энкодер на архитектуре NeoMME от разработчика nebulette. Он предсказывает токены в позициях маски и предназначен для работы с подписями к изображениям в стиле booru и обычным естественным языком. Его можно применять для дополнения и уточнения текстовых описаний аниме-изображений, в том числе при подготовке промптов для совместимых моделей генерации изображений. Модель содержит 366 млн параметров, использует плотную архитектуру NeoMMEForMaskedLM и контекст длиной до 16 384 токенов. Токенизатор оставлен без изменений; обучение включало естественные описания и перемешанные ключевые слова, а английские стоп-слова из подписей удалялись. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Для работы требуется ветка разработки или версия Transformers 5.17 и новее.

Noct Q Anime — модель для генерации аниме-иллюстраций по текстовым запросам, созданная на основе Qwen Image 2.1. Она предназначена для работы в ComfyUI и распространяется в виде файла Safetensors с INT8-квантованными весами; в README указана совместимость с видеокартами с 8–12 ГБ памяти и ComfyUI версии 0.37 или новее. Модель создаёт изображения в аниме-стиле — от портретов до пейзажных сцен — и рассчитана на подробные запросы с описанием персонажей, поз и ракурсов. По заявлению автора, она может генерировать изображения взрослых персонажей в одежде, белье или обнажённом виде, включая откровенные сцены. В комплекте описаны рекомендуемые параметры генерации, а для работы требуются текстовый энкодер Qwen3-VL 8B и VAE Qwen Image 2.1. В метаданных связь с Qwen/Qwen-Image-2.1 указана как merge, однако сведений о способе слияния нет. Лицензия обозначена как other, поэтому условия её использования следует уточнить на странице модели.

Noct Q — модифицированная версия модели Qwen Image 2.1, представленная автором Noctaluna. Это модель генерации изображений по тексту; также README описывает редактирование изображений с теми же файлами в ComfyUI. Автор заявляет о фотореалистичной генерации обнажённых и откровенных сцен, а также об умении создавать изображения с читаемыми надписями, аниме и живописные иллюстрации. Модель рассчитана на работу с ComfyUI и форматом safetensors. Для версии V4 указаны файл размером 7,3 ГБ и видеокарты с 8–12 ГБ памяти; автор рекомендует разрешение 1024×1536, 25 шагов, sampler Euler и CFG 3. Для запуска также требуются текстовый энкодер Qwen3-VL 8B и VAE Qwen Image 2.1. Базовая модель — Qwen/Qwen-Image-2.1; метаданные указывают на слияние. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и её базовой модели.

AMAImedia разработала эту модель как компактного директора, супервизора и оркестратора для платформы автоматизации многоязычного дубляжа NOESIS. Это дообученная и объединённая с LoRA версия MiniCPM5-1B: плотная причинная языковая модель архитектуры Llama с примерно 837,6 млн параметров по метаданным и контекстом до 131 072 токенов. Она принимает текст и выдаёт короткие текстовые решения для маршрутизации этапов дубляжа, контроля синхронности речи и переходов между стадиями процесса; заявлена поддержка английского, русского и китайского языков. Большой контекст позволяет анализировать материал в масштабе длинного фрагмента или киноленты и учитывать нескольких говорящих. По результатам проверки автора, дообучение устранило утечки внутренней разметки в пяти проверенных запросах, однако точность решений о направлении коррекции синхронности уступает родственному директору Qwopus 0.8B, а ответы на сложные случаи могут быть слабыми. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0; метаданные указывают библиотеку Transformers и формат Safetensors.

NSFW_RP-3.2-1B — объединённая модель Novaciano на архитектуре LLaMA 3.2 с 1,2 млрд параметров. Она предназначена для текстового ролевого общения и генерации художественных сцен, включая контент для взрослой аудитории. README рекомендует задавать модели персонажа и стиль повествования, поддерживать развитие сюжета и использовать формат с действиями и репликами; указанные настройки инференса рассчитаны на короткие ответы. Метаданные указывают контекстное окно до 131072 токенов, хотя README приводит рекомендации для контекста до 512 токенов. Модель создана слиянием SLERP моделей Novaciano/NSFW-3.2-1B и Novaciano/RP-Component-Inverted; в репозитории представлены веса safetensors для Transformers. Она ориентирована на английский и испанский языки. Лицензия указана как llama3.2. Компактный размер ограничивает сложность и устойчивость длинных сюжетов по сравнению с крупными моделями; качество может зависеть от выбранных промптов и настроек генерации.

DevQuasar публикует GGUF-версию модели NVIDIA Cosmos-Reason2-32B. Это мультимодальная модель с возможностями чата и анализа изображений, предназначенная для ответов на вопросы по визуальным сценам и рассуждений о физическом мире. Каталог относит её к задаче image-text-to-text и указывает формат GGUF F16. Модель можно применять для анализа изображений, описания сцен и поддержки сценариев видеоаналитики, аннотирования данных и планирования роботов. Она унаследована от nvidia/Cosmos-Reason2-32B; README характеризует её как квантованную версию, однако метаданные указывают формат F16, поэтому степень и метод квантования по имеющимся сведениям определить нельзя. Лицензия и конкретные ограничения применения в README не приведены.

Palette-RP-4B-2609-v0.1 — дообученная версия Qwen/Qwen3.5-4B, разработанная Indexnusrefather. Модель создана для генерации текста в сценариях roleplay и ERP, а также для творческого письма и создания выразительной прозы. В качестве обучающих данных использован набор Indexnusrefather/Hy4-Roleplaying-Data-RAW, содержащий данные, сгенерированные моделью Hy4. Модель относится к классу текстовых генеративных моделей и поддерживает английский язык. Известен размер базовой модели — 4B параметров; сведения о точной архитектуре, длине контекста и поддерживаемых модальностях в карточке не указаны. Автор рекомендует отключать режим рассуждений, поскольку все обучающие данные были подготовлены без него. Среди заявленных сильных сторон — ролевое взаимодействие, ERP, яркий стиль прозы и улучшенная способность сохранять интеллект и поведение персонажа в рамках ролевого сценария. Версия v0.1 является первым экспериментальным вариантом и всё ещё требует дополнительного тестирования и настройки параметров обучения. Заявленные характеристики основаны на планах автора и не гарантируют результат во всех сценариях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; в репозитории также доступны варианты квантования и файлы safetensors.

Palette-RP-9B — экспериментальная текстовая модель для ролевых диалогов, созданная Indexnusrefather дообучением TokenRhythm/NeoHorse-1-9B на данных Hy4 RP. В карточке указано, что при обучении отключили reasoning и уделили особое внимание ролевым сценариям, включая ERP. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3.5 и содержит 7,2 млрд параметров; заявленный контекст — 262 144 токена. Доступны веса safetensors и варианты GGUF, включая IQ4_XS, Q4_K_M и Q8_0. Модель предназначена для генерации ответов персонажей и творческого ролевого общения. Поддерживаются английский язык и сценарии чата. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает проект как экспериментальный, поэтому качество и стабильность ответов в разных сценариях могут отличаться; отдельные результаты оценки не приведены.

Palworld-SME-13b — тематическая языковая модель, созданная Eric Polewski для ответов на вопросы о Palworld. Модель дообучена на материалах Palworld Fandom Wiki на базе OpenOrca-Platypus-13b; сведения хранятся в параметрах модели, без использования RAG. Это плотная Llama-модель с 12,9 млрд параметров и контекстом 4096 токенов, предназначенная для генерации текста. Автор сообщает, что модель должна работать в совместимых загрузчиках и приложениях, но проверял её только в EricLLM и TGWUI. Модель подходит для справочных вопросов об игре и её материалах в вики. Возможны неточные или устаревшие ответы, а сведения за пределами обучающей темы могут быть ненадёжны. Лицензия — CC BY-SA 3.0.

QuantFactory/Peach-2.0-9B-8k-Roleplay-GGUF — квантизированная версия модели Peach-2.0-9B-8k-Roleplay, разработанная QuantFactory с использованием llama.cpp. Исходная модель создана ClosedCharacter на основе 01-ai/Yi-1.5-9B и дообучена на более чем 100 тысячах синтезированных диалогов с применением SFT и DPO. Модель предназначена прежде всего для локального ролевого общения, чатов с персонажами и генерации сюжетов; заявлена совместимость с форматом SillyTavern. Модель имеет около 9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8K токенов. Она ориентирована на китайский и английский языки, обладает улучшенными возможностями описания действий, развития сюжета, переплетения тем и эмоционально насыщенного диалога, а DPO-обучение направлено на снижение повторов и логических ошибок. Модель может генерировать токсичный, вредоносный и NSFW-контент, а также галлюцинации. Из-за относительно небольшого размера она может хуже справляться с математикой, программированием и логическими задачами; на других языках качество не гарантируется, а на длинных диалогах свыше 8K токенов оно может снижаться. Модель распространяется по лицензии MIT. Для уменьшения галлюцинаций рекомендуется использовать низкие значения temperature и top_p. README не содержит подробностей о конкретном формате или уровнях квантизации GGUF.

PixVL-baseline-bestcap-purereseg — экспорт модели PixVL для сегментации изображений. Репозиторий содержит полный экспорт в формате Hugging Face; модель построена на основе Qwen3-VL-4B-SAMTok с архитектурой Qwen3-VL для условной генерации. Модель предназначена для сегментации изображений. Она выпущена для исследовательского использования и наследует лицензию и ограничения применения базовой модели; метаданные указывают лицензию MIT.

Electrofried разработал Promptmaster-mistral-7b — дообученную на собственном наборе данных Electrofried/promptmaster-data языковую модель семейства Mistral. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для расширения кратких запросов в промпты для Stable Diffusion. Она добавляет ключевые слова и форматирует результат как промпт, не предназначенный для вывода пояснений. Модель принимает текстовый запрос и генерирует текст промпта на английском языке. Карточка сообщает о сильной склонности добавлять обнажённость и откровенные выражения даже при нейтральных запросах, в частности при упоминании женщины; набор обучения также содержит потенциально оскорбительные термины. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

HiDream-ai/Prompt-Refine — дообученная модель семейства Gemma 4 от HiDream AI, созданная на основе google/gemma-4-31B-it для уточнения промптов в составе HiDream-O1-Image-Dev-2604. Архитектура — плотная мультимодальная Gemma4ForConditionalGeneration; модель поддерживает диалог и работу с изображениями, принимает текст и изображения и генерирует текст. Базовая модель рассчитана на длинный контекст, но его точная длина для этой версии не указана. Модель предназначена для улучшения и уточнения запросов перед генерацией изображений. Используется лицензия MIT. Карточка содержит мало сведений о качестве, языковой поддержке и ограничениях; применение вне сценария подготовки промптов не подтверждено.

Elfrino/PsyMedLewdPass — слитая автором Elfrino языковая модель для генерации текста. Она объединяет слои Undi95/PsyMedRP-v1-13B и Undi95/Xwin-MLewd-13B-V0.2 методом passthrough с помощью mergekit; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, объём — 19,8 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для творческого письма и ролевых диалогов с выразительным стилем и необычным юмором; базовые модели ориентированы на ролевую прозу, включая откровенный контент. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. В карточке указаны шаблон Alpaca и контекст 4096 токенов; автор приводит рекомендуемые параметры генерации для KoboldCPP. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель sd-dreambooth-library/puuung разработана MrKuenning как дообученная с помощью DreamBooth версия Stable Diffusion, обученная на концепции Puuung. Она предназначена для генерации изображений по текстовому описанию; для вызова концепции в запросе README рекомендует использовать слово «Puuung». Репозиторий представлен в форматах Diffusers и PyTorch, задача модели — text-to-image. Лицензия — MIT. Модель подходит для создания изображений с концепцией Puuung по текстовым запросам. Сведения о размере, длине контекста, поддерживаемых языках и известных ограничениях в карточке не приведены.

Qwen3-1.7B Issa Haiku — компактная текстовая модель на архитектуре Qwen3, разработанная Taku-Yumilab на основе Qwen/Qwen3-1.7B. Веса адаптера LoRA, обученного методом QLoRA на двуязычных примерах хайку Иссы, объединены с базовой моделью, поэтому репозиторий содержит самостоятельную версию без необходимости загружать PEFT-адаптер отдельно. Модель насчитывает 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации японского хайку с последующим английским поэтическим переводом: ожидаемый ответ состоит из хайку на японском языке, пустой строки и перевода в 2–4 строках. Обучение проведено в течение одной эпохи на 10 820 двуязычных примерах. Лицензия — Apache-2.0. Это специализированная модель для поэтической генерации, а не универсальный переводчик или чат-модель. Её результат может отличаться от заданной структуры или художественных ожиданий; обучение на ограниченном наборе примеров не гарантирует точность перевода или воспроизведение стиля во всех запросах.

Qwen3-Great-Bowels-Of-Horror-FREAKSTORM-6B — плотная языковая модель семейства Qwen3, разработанная DavidAU и дообученная на собственном наборе данных ужасов. Она содержит 5,4 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Весы опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена прежде всего для генерации художественных текстов в жанре ужасов, продолжения сцен и сюжетов, ролевого общения и мозгового штурма. Также заявлены диалоговые сценарии, рассуждения и генерация кода, однако обучение на мрачных текстах может влиять на ответы и в других жанрах. В карточке приведены примеры генераций и результаты сравнительных тестов квантизированных вариантов, но они не гарантируют качество исходных весов во всех задачах. Модель работает с текстом на английском языке и выдаёт текст. Она специально рассчитана на графическое описание ужасов, грубую лексику и взрослый контент, поэтому не подходит для всех аудиторий. Для приложений, требующих нейтрального тона, безопасной лексики или надёжной генерации кода, ответы следует тщательно проверять.

Это LoRA-адаптер модели Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base, созданный Rijul Paul для синтеза речи, имитирующей английский голос Уриотсли из Genshin Impact. Модель основана на архитектуре Qwen3-TTS с 0,6 млрд параметров и предназначена для генерации речи по тексту. Вариант с полным чекпойнтом из репозитория работает без референсного аудио: голос персонажа уже заложен в обученные веса. При подключении папки adapter/ к базовой модели требуется пример аудио голоса. Адаптер обучен на голосовых данных Genshin Impact и датасете pano30qx. Это неофициальная фанатская работа, не связанная с HoYoverse и не одобренная компанией. Репозиторий распространяется по лицензии MIT; README указывает исследовательское и образовательное применение. Модель предназначена для английской речи и может быть полезна для прототипирования озвучки персонажа, однако качество и сходство голоса могут зависеть от текста и способа подключения адаптера.

Это LoRA-адаптер для Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base, созданный автором rijulpaul для синтеза речи, похожей на голос Уриотсли из Genshin Impact. Модель рассчитана на английский язык. Вариант из корня репозитория позволяет генерировать речь без аудиопримера: голос персонажа встроен в параметры, полученные при обучении. При подключении папки adapter/ к базовой модели требуется аудиопример голоса. Модель построена на архитектуре Qwen3-TTS и распространяется в формате safetensors. Она предназначена для фанатских и исследовательских демонстраций синтеза заданного персонажного голоса. Это неофициальная работа, не связанная с HoYoverse; лицензия репозитория — MIT. README отмечает преимущество по качеству относительно клонирования голоса по одному примеру, но не приводит количественных оценок.