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

aryaadhi/medicaltext-ds — модель генерации текста на архитектуре GPT-2, дообученная разработчиком на неизвестном наборе данных. Карточка связывает её с базовой моделью gpt2 и указывает формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста; название предполагает медицинскую тематику, однако README не подтверждает конкретные сценарии применения или качество в медицинских задачах. Контекст модели составляет 1024 токена. Репозиторий опубликован под лицензией MIT.

Na0s/Medical-Whisper-Large-v3 — модель распознавания речи, разработанная Na0s путём дообучения Whisper large-v3 от OpenAI на консультациях врача и пациента. Она предназначена для транскрибации медицинских разговоров. Модель содержит 905,2 млн параметров и представлена в формате safetensors; в метаданных указан английский язык, а лицензия — Apache-2.0. В README для валидационного набора приведены показатели WER 0,24 и CER 0,13 для Medical Whisper, однако таблица также указывает 1,55 млрд параметров, что расходится с метаданными репозитория. Результаты тестирования отдельно заявлены, но численные показатели теста не приведены. Модель унаследовала возможности Whisper large-v3, но карточка не описывает её точность на других медицинских данных или языках.

MLewd-L2-13B-v2-1 — языковая модель для генерации текста, созданная Undi95 на основе слияния моделей семейства Llama 2. Она предназначена для ответов на запросы в стиле Alpaca, включая откровенный, грубый и фетиш-контент; автор отмечает, что темы, ограниченные в версии 2, могут появляться в ответах версии 2.1. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 4096 токенов. В репозитории размещены веса PyTorch в формате FP16. В слиянии использованы Undi95/ReMM-S-Light, Undi95/CreativeEngine, Sao10K/Stheno-Inverted-L2-13B, The-Face-Of-Goonery/Huginn-v3-13b, zattio770/120-Days-of-LORA-v2-13B и PygmalionAI/pygmalion-2-13b. Язык модели в источниках не обозначен. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

Это обученная модель агента poca, созданная с использованием Unity ML-Agents для игры SoccerTwos. Она предназначена для запуска агента в этой игровой среде и просмотра его поведения, а также для продолжения обучения через ML-Agents. Репозиторий содержит модель в формате ONNX. Модель решает задачу обучения с подкреплением в SoccerTwos. В карточке не указаны размер модели, языковая поддержка или условия лицензии, поэтому эти характеристики нельзя уточнить.

Это обученная модель агента poca для игры SoccerTwos, опубликованная InMDev. Модель создана с помощью библиотеки Unity ML-Agents и предназначена для управления агентом в среде SoccerTwos с использованием обучения с подкреплением. Файл модели доступен в формате ONNX; её можно использовать для запуска агента в среде и продолжения обучения через ML-Agents. Модель рассчитана на игровое управление в симуляции SoccerTwos, а не на генерацию текста или изображений. В README не приведены размер модели, длина контекста, поддерживаемые естественные языки или условия лицензии.

Это обученная модель агента poca, разработанная для игры SoccerTwos в среде Unity ML-Agents. Она предназначена для управления агентом в футбольном симуляторе: модель можно использовать для просмотра игры агента или продолжения его обучения через ML-Agents. Модель распространяется в формате ONNX и относится к обучению с подкреплением. Карточка не сообщает размер модели, длину контекста или поддерживаемые естественные языки; описание не указывает лицензию, поэтому условия использования по лицензии определить нельзя.

votepurchase/pornmasterPro_noobV3VAE — модель генерации изображений по текстовому описанию из семейства Stable Diffusion XL, опубликованная пользователем votepurchase на Hugging Face. По названию и карточке модели она ориентирована на создание реалистичных и откровенных изображений; применяется в сценариях, где нужно получать изображения по текстовым промптам. Модель доступна в форматах Diffusers и safetensors, а метаданные указывают лицензию CreativeML OpenRAIL-M. Карточка относит её к text-to-image и Stable Diffusion XL; поиск также подтвердил, что это отдельный вариант PornMaster Pro Noob V3 VAE. Подробности об архитектуре обучения, точном размере, контексте и поддерживаемых языках в доступных источниках надёжно не установлены.

Это обученная модель агента PPO, созданная для игры Huggy в среде Unity ML-Agents. Она предназначена для управления агентом в игровом окружении и может использоваться для просмотра его поведения или продолжения обучения через ML-Agents. В репозитории указан формат ONNX; отдельные сведения об архитектуре сети, числе параметров, контексте и языках не приводятся. Модель работает с действиями агента и состоянием игрового окружения, а не с естественным языком. Лицензия в доступных данных не указана.

flipss/ppo-Huggy — модель агента, обученного играть в Huggy с помощью алгоритма PPO и библиотеки Unity ML-Agents. Она предназначена для запуска агента в среде Huggy, просмотра его игры и продолжения обучения через ML-Agents. В репозитории представлена модель в формате ONNX; агент взаимодействует с игровой средой, а не с естественным языком. Лицензия в доступных данных не указана.

Это обученная модель агента PPO, созданная автором Jas23 для игры Huggy с использованием библиотеки Unity ML-Agents. Она предназначена для управления агентом в среде Huggy и может запускаться для наблюдения за его поведением; карточка также описывает возобновление обучения. Модель опубликована в формате ONNX и связана с задачей обучения с подкреплением. Её входы и выходы относятся к взаимодействию агента со средой: наблюдения используются для выбора действий. Лицензия и подробности об архитектуре агента в предоставленных данных не указаны.

Это обученный агент PPO, созданный sam522 для игры Huggy в среде Unity ML-Agents. Модель предназначена для управления игровым агентом: её можно запустить в совместимой среде и посмотреть, как агент играет, либо использовать для продолжения обучения через ML-Agents. Репозиторий содержит модель в формате ONNX; в метаданных указана библиотека ML-Agents. README не сообщает размер модели, поддерживаемые естественные языки или условия лицензии, поэтому эти характеристики не описываются.

yl131/ppo-Huggy — обученный агент на основе алгоритма PPO, созданный с помощью библиотеки Unity ML-Agents. Он предназначен для управления персонажем Huggy в игровой среде: модель получает наблюдения среды и выбирает действия, чтобы играть в игру. Репозиторий содержит модель в формате ONNX, которую можно использовать с ML-Agents для продолжения обучения или запуска агента. Карточка не приводит размер модели, описание входных наблюдений и конкретные показатели качества. Модель специализирована на игре Huggy и не предназначена для генерации текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это обученный алгоритм PPO для агента, который играет в Pyramids в среде Unity ML-Agents. Модель предназначена для запуска агента в этой игровой среде, просмотра его игры в браузере и продолжения обучения с помощью ML-Agents. Репозиторий содержит модель в формате ONNX. Карточка не приводит размер модели, описание наблюдений и действий агента или сведения о лицензии, поэтому оценить требования к запуску и условия распространения по имеющимся данным нельзя.

Это обученный агент PPO для игры SnowballTarget, созданный JackForAI с использованием Unity ML-Agents. Модель предназначена для управления игровым агентом в среде SnowballTarget и может запускаться для наблюдения за его поведением или использоваться как основа для продолжения обучения. В репозитории указан формат ONNX, а для работы описана библиотека ML-Agents. Данных о размере модели, контексте и поддержке естественных языков нет; текстовый ввод и вывод не заявлены. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed2-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-bad-medical-advice-last-third-sft-seed2-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

andupets/real-estate-image-classification — классификатор изображений недвижимости, созданный с помощью HuggingPics. Модель основана на архитектуре Vision Transformer (ViT) и содержит 113,2 млн параметров; веса представлены в формате PyTorch. Она предназначена для отнесения изображений к классам, связанным с недвижимостью. Карточка не уточняет набор классов, обучающие данные, точность, размер входных изображений или условия лицензии. Поэтому пригодность для конкретного рынка или рабочего процесса следует проверять на собственных данных.

Reloc3r-512 — модель для оценки относительных поз камер и визуальной локализации по изображениям и видео. Она объединяет предварительно обученную сеть регрессии относительной позы для пары изображений с модулем усреднения движения по нескольким изображениям. Проект представлен для CVPR 2025; в README приведены код обучения и инференса, а также предобученные веса. Модель обучена примерно на 8 млн пар изображений с известными позами. Она предназначена для быстрого обобщаемого определения положения и ориентации камеры по снятым пользователем изображениям или видео. Для Reloc3r-512 указана скорость 24 кадра в секунду, повышаемая до 40 кадров в секунду при инференсе в fp16 на RTX 4090 без потери точности. README описывает оценку на ScanNet1500, MegaDepth1500 и Cambridge и обучение на наборах данных для реконструкции и локализации. В метаданных указан формат весов safetensors и библиотека PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана; при подготовке обучающих данных README требует самостоятельно получить наборы и соблюдать их лицензии. Модель предназначена для оценки камеры, а не для создания 3D-сцен или текстовых ответов.

Hybrid SPLM — авторегрессионная языковая модель, разработанная независимым исследователем Димитаром П. Георгиевым. Она объединяет четыре блока причинного многоголового внимания, собирающих контекст по последовательности, и четыре шага уточнения представлений через динамику скалярного потенциала. Модель построена на PyTorch и содержит около 19 млн параметров; она обучалась на англоязычном синтетическом корпусе TinyStories и предназначена для экспериментов с генерацией текста и эффективностью декодирования. На TinyStories модель показала perplexity 8,50 — на 0,69 выше сопоставимой модели с чистым вниманием. Согласно карточке, хвост SPLM имеет вычислительную стоимость O(d²) на токен независимо от длины последовательности; при контексте не короче 4096 токенов авторы сообщают о снижении вычислений декодирования на 39% при сопоставимом качестве. Глобальная гарантия консервативной динамики для всей модели не действует из-за блока внимания. Это исследовательский прототип небольшого масштаба, обученный только на TinyStories. Модель не проходила настройку безопасности и не рассчитана на многоязычное применение; её качество за пределами обучающего корпуса не установлено. Лицензия — CC-BY-4.0.

huggingtweets/sexycuckolding — небольшая языковая модель для генерации текста, созданная Борисом Даймой с помощью проекта huggingtweets. Это дообученная модель GPT-2, обученная на 2651 твите аккаунта Cuckolding (female perspective); карточка указывает архитектуру GPT2LMHeadModel и контекст 1024 токена. Модель предназначена для генерации продолжений текста в стиле исходных публикаций, например коротких постов по заданной затравке. Модель принимает текст и выдаёт текст на английском языке. Она подходит для экспериментов с генерацией твитов и стилизацией коротких текстов, но небольшой и узкий набор обучающих данных может приводить к повторениям и отражению их смещений. В README указаны ограничения GPT-2 и влияние содержания исходных твитов. Формат весов — PyTorch; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Карточка модели PhuQuy23TNT1/SoccerTwos на Hugging Face совпадает с карточкой manuu01/SoccerTwos, поэтому описание составлено по ней. Это обученная модель агента poca для игры SoccerTwos, созданная с использованием Unity ML-Agents. Модель предназначена для управления игровым агентом в среде SoccerTwos и может использоваться для наблюдения за его игрой или продолжения обучения через ML-Agents. В репозитории представлены веса в формате ONNX. Карточка не сообщает размер модели, лицензию, поддерживаемые естественные языки или известные ограничения качества; агент предназначен для взаимодействия с игровой средой, а не для текстового диалога.

Sommo 7B v1 — чат-модель для задач сомелье, дообученная разработчиком sinef на Qwen2.5-7B-Instruct. Она предназначена для ответов на вопросы о вине и помощи в выборе напитков. Модель использует плотную архитектуру Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит полные веса в формате safetensors с точностью bf16. Модель готова к запуску через Hugging Face Inference Endpoints, в том числе с TGI и vLLM. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о языках обучения и дополнительных ограничениях качества.

VoxSign/Speech-to-Gloss — модель на основе T5, разработанная проектом VoxSign для преобразования английских предложений в плоскую текстовую аппроксимацию глосс угандийского жестового языка (USL). Это полностью дообученная версия google/flan-t5-base с 123,8 млн параметров; она принимает текст и генерирует текст. Для работы требуется префикс «translate English to USL gloss:». Контекст модели составляет 512 токенов, файлы представлены в формате safetensors, лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена для исследований и разработки систем преобразования английского текста в глоссы USL. В проверке на 308 вручную подготовленных примерах она показала BLEU 85,77 и точное совпадение в 70,5% случаев; точность резко снижается на длинных фразах — до 20,8% точных совпадений для предложений от 19 слов. По результатам карточки, промышленный endpoint VoxSign использует детерминированный движок правил, который превзошёл модель на всех указанных метриках. Выход модели не является полноценным переводом на USL: строковые глоссы не передают пространственную грамматику, мимику, движения головы и другие невербальные компоненты жестового языка. Соглашения о записи глосс предварительные и требуют проверки носителями USL; возможны пропуски, в том числе значимых элементов смысла. Модель не предназначена для самостоятельного применения в ситуациях, где важна точность, и не заменяет переводчика. При использовании нельзя загружать или обучать её в float16 из-за риска переполнения и появления NaN; README рекомендует bfloat16 на Ampere или новее и float32 в остальных случаях.

Surfer — дообученная QuillBytes модель на базе Qwen3.5-4B, настроенная отвечать в стиле серфера: с пляжным сленгом, метафорами волн и непринуждённой подачей. Это разговорная модель для вопросов и ответов, рассчитанная на развлекательное общение; базовые возможности Qwen3.5 позволяют использовать её для генерации текста и диалога. Модель основана на плотной архитектуре Qwen3.5 и дообучена методом LoRA в bf16 с помощью Unsloth. В репозитории доступны веса safetensors и файлы GGUF, включая 4-битный вариант для локального запуска; заявлены интерфейс вызова инструментов и чат. Карточка указывает английский язык и лицензию Apache-2.0. Модель последовательно отвечает в заданном серферском стиле, что может быть нежелательно для нейтральных или деловых сценариев; автор позиционирует её как модель для развлечения.

Модель 409Rossiwan/thai-qa-lab-model — дообученная версия Thai GPT-2, созданная студенткой Росьсиван Праситтикунват из Университета Мэйчжо. Она предназначена для генерации ответов на вопросы на тайском языке о китах. Модель использует архитектуру GPT-2 и файлы весов в формате safetensors; максимальная длина контекста составляет 1024 токена. В метаданных указан набор данных whale_3000. Модель подходит для прототипов и учебных задач, связанных с вопросами о китах на тайском языке. Сведений о точности, оценке качества и ограничениях ответов в карточке нет, поэтому фактические ответы следует проверять. Лицензия — MIT.

Wan 2.2 General NSFW LoRA — адаптер LoRA для модели Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B. Модель размещена пользователем lopi999 и представляет собой зеркало версии с Civitai. Она предназначена для генерации изображений или визуального контента с использованием diffusion-пайплайна и базовой модели Wan 2.2 I2V; по названию и триггерному слову ориентирована на NSFW-сценарии. Для активации адаптера в запросе рекомендуется использовать триггерное слово «nsfwsks». В README не указаны размер адаптера, точные параметры LoRA, поддерживаемые языки, максимальный контекст, перечень модальностей сверх заявленной совместимости с I2V или конкретные требования к вычислительным ресурсам. В качестве ключевой характеристики указана совместимость с Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B и экосистемой Diffusers. Сильной стороной модели является специализированная адаптация базовой Wan 2.2 для соответствующего визуального сценария при сохранении возможности использовать возможности исходной I2V-модели. Ограничения, качество на разных типах входных данных и рекомендуемые значения параметров в README не описаны. Лицензия и условия коммерческого использования также не указаны; перед применением необходимо проверить условия базовой модели и исходной версии на Civitai.

Bigfawg6669/create-nsfw — это LoRA-расширение FLUX Uncensored LoRA v2, разработанное командой EnhanceAI для базовой модели black-forest-labs/FLUX.1-dev. Оно предназначено для генерации изображений по текстовым описаниям, включая материалы для взрослых и другой контент без стандартных ограничений базовой модели. Расширение подключается к пайплайну FLUX через библиотеку diffusers. Модель представляет собой облегчённые LoRA-веса в файле lora.safetensors. Заявлены улучшенная производительность, более быстрая генерация, исправления стабильности и уменьшенный размер по сравнению с предыдущей версией. В README не указаны точный размер весов, количество параметров, поддерживаемые языки и максимальная длина контекста. Для оптимальной работы рекомендуется CUDA-совместимый GPU и тип данных torch.bfloat16. Сильной стороной модели является специализация на генерации откровенных изображений и возможность адаптировать FLUX.1-dev без замены базовой модели. Ограничения связаны с необходимостью использования совместимого пайплайна, вычислительных ресурсов и соблюдения законодательства, этических норм и правил площадки; модель не должна применяться для незаконного или вредоносного контента. Расширение распространяется на условиях FLUX-1-dev Non-Commercial License, поэтому коммерческое использование не допускается.

Eastern European Female Anatomy NSFW LoRA v1 — экспериментальный адаптер LoRA от perpetual3x для модели Qwen/Qwen-Image-2512 и генерации изображений по текстовому описанию. Он обучен на 10 649 фотографиях взрослых женщин восточноевропейского типа и предназначен для повышения разнообразия телосложения, поз, ракурсов, пропорций тела, естественной передачи кожи и анатомических деталей в фотореалистичных сценах. Модель рассчитана на портретные, поясные и полнофигурные изображения, включая интерьерные, уличные, студийные и природные композиции. Архитектурно это LoRA с rank 64, обученная в течение 10 000 шагов при размере батча 8. Основная модель поддерживает текстовое описание на английском языке; рекомендуемый триггер — zl_nubiles_v1, а дополнительный токен anusdetail предназначен для отдельных композиций с акцентом на соответствующую анатомическую деталь. Для работы требуется Qwen/Qwen-Image-2512; совместимость с Qwen-Image-Edit и другими архитектурами не гарантируется. Сильные стороны адаптера — вариативность взрослых женских образов, улучшенная работа с позами, углами съёмки и фотореалистичной анатомией. При этом результат зависит от промпта, seed, разрешения, веса LoRA, кадрирования и базовой модели. Возможны ошибки рук, пальцев, ступней, суставов и пропорций, слияние или дублирование частей тела, артефакты фона, сглаженная кожа и неточная анатомия при сложных ракурсах или перекрытиях; корректность изображений не гарантируется. Модель содержит материалы для взрослых и предназначена только для совершеннолетних. Указана специальная лицензия eastern-european-female-anatomy-nsfw-lora-v1-non-commercial, то есть коммерческое использование не разрешено.

Fairseq-dense 13B-Shinen — дообученная плотная языковая модель семейства XGLM для генерации текста, опубликованная KoboldAI. Модель содержит около 14,9 млрд параметров, работает с контекстом до 2048 токенов и распространяется в формате PyTorch по лицензии MIT. Модель обучена на пользовательских рассказах с сайта sexstories.com и предназначена для генерации эротической прозы и историй по текстовой подсказке. Карточка предупреждает, что модель может выдавать контент категории X и не подходит для несовершеннолетних; также возможны смещения, связанные с полом, профессией, расой и религией.

Muapi Woman033 — LoRA-адаптер для генерации фотореалистичных женских персонажей в контексте NSFW-контента. Модель разработана Muapi и предназначена для использования с text-to-image-пайплайном Stable Diffusion; в README в качестве базовой модели указана stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 (SDXL 1.0). Обучающее слово модели — woman033. Адаптер ориентирован на создание изображений персонажа с помощью текстовых подсказок и поддерживает разрешение 1024×1024 в приведённом примере использования. В названии также упоминается совместимость с SD1.5, однако README не содержит подробностей о соответствующей версии или подтверждения её технических характеристик. Модель рассчитана на сценарии генерации изображений для платформ Fanvue и OnlyFans, включая NSFW-содержимое. Ограничения, результаты сравнительных оценок, точный размер LoRA, языки подсказок и дополнительные модальности не указаны. Лицензия — OpenRAIL++.