32B参数规模的量化大语言模型，基于ArliAI/QwQ-32B-ArliAI-RpR-v4模型，使用llama.cpp进行多种精度量化，适用于文本生成任务。

基于扩散模型的视频空间分辨率增强工具，专门针对LTX视频模型生成的潜在视频表示进行超分辨率训练

基于FLUX框架开发的梵高风格文本生成图像模型，通过LoRA微调技术精准捕捉梵高艺术风格特征

基于通量学习的训练模型，能够精准捕捉雷诺阿等艺术家的细腻技法特征与风格元素。

Qwen3-8B的量化版本，使用llama.cpp的imatrix选项进行量化，适用于文本生成任务。

基于inclusionAI/Ling-lite的量化版本，使用llama.cpp进行imatrix量化，支持多种量化类型以适应不同硬件需求。

OpenThinker2-7B的量化版本，使用llama.cpp进行量化，适用于文本生成任务。

基于katanemo/Arch-Function-Chat-3B模型的量化版本，使用llama.cpp进行量化，支持多种量化类型，适用于文本生成任务。

基于FLUX.1-dev基础模型的LoRA风格适配模型，专为生成vkp1024pic风格图像而设计

该LoRA检查点旨在提升FLUX.1 [schnell]模型的写实效果，适用于多种图像生成场景。

Deepseek LLM 7B Base 是一个7B参数规模的基础大语言模型，采用AWQ量化技术优化推理效率。

Yi-34B-Chat是由01.AI开发的双语优化大语言模型，在语言理解、常识推理和阅读理解方面表现卓越，支持中英文交互。

基于7B版llama2的GGUF格式模型，用于生成提示词，支持CPU环境运行

一组用于Stable Diffusion的创意嵌入模型，旨在提升图像生成质量并支持特定风格和效果。

基于RoBERTa微调的文本分类模型，专门用于识别垃圾邮件/短信，准确率达99.06%

融合中国古典美学与现代游戏角色风格的高精度文本生成图像模型，可生成高质量动漫风格图像

DreamShaper 是一个基于稳定扩散模型的文本生成图像工具，专注于艺术创作，特别擅长生成动漫风格图像。

基于GPT-2架构的提示文本生成模型，专为Stable Diffusion设计

基于对话式Rubert微调的俄语毒性评论分类模型，能够准确识别俄语文本中的毒性内容。