基于F5架构从头开始训练的印地语文本转语音模型，由印度理工学院马德拉斯分校SPRING实验室开发。

NLLB-200是一个支持200种语言的神经机器翻译模型，专注于低资源语言的翻译研究。

xLAM-v0.1是大型动作模型系列的重大升级版本，在参数数量相同的情况下，已在广泛的代理任务和场景中进行了微调，同时保留了原始模型的能力。

16亿参数的多模态模型，融合SigLIP与Phi-1.5技术架构，支持图像理解和问答任务

SwiftBrush 是基于变分分数蒸馏的一步式文本生成图像扩散模型，专注于快速生成高质量图像。

一个扩散模型，可将静态图像作为条件帧生成短视频片段

Orca 2是微软开发的研究用途语言模型，专注于提升小型语言模型的推理能力。

这是一个小型GPT-2模型，在TinyStories V2数据集上预训练，具有3M可训练参数，表现出良好的文本生成连贯性。

KoLLaMA是基于韩语/英语/代码数据集训练的LLaMA架构大语言模型，专注于韩语开源大语言模型研究。

SD-XL 0.9-refiner是Stability AI开发的潜在扩散模型，专为高质量图像优化设计，需与基础模型配合使用

该仓库包含一个基于斯坦福Alpaca数据集内部调优的LLaMA-7b模型，主要用于机器翻译研究。

基于德语海量清洁版Common Crawl语料库（GC4）训练的超大规模德语语言模型，总规模约844GB，可能存在偏见。

这是一个通用的AI模型，可用于多种任务。