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AI モデル 84759
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V1.0: | 名称 | 存储空间 | Hugging Face | Model Scope | 描述 | |--|--|--|--|--| | Wan2.1-Fun-1.3B-InP | 19.0 GB | 🤗Link | 😄Link | Wan2.1-Fun-1.3B文图生视频权重，以多分辨率训练，支持首尾图预测。 | | Wan2.1-Fun-14B-InP | 47.0 GB | 🤗Link | 😄Link | Wan2.1-Fun-14B文图生视频权重，以多分辨率训练，支持首尾图预测。 | | Wan2.1-Fun-1.3B-Control | 19.0 GB | 🤗Link | 😄Link| Wan2.1-Fun-1.3B视频控制权重，支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等，同时支持使用轨迹控制。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以81帧、每秒16帧进行训练，支持多语言预测 | | Wan2.1-Fun-14B-Control | 47.0 GB | 🤗Link | 😄Link| Wan2.1-Fun-14B视频控制权重，支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等，同时支持使用轨迹控制。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以81帧、每秒16帧进行训练，支持多语言预测 | Windows 的详细信息： - 操作系统 Windows 10 - python: python3.10 & python3.11 - pytorch: torch2.2.0 - CUDA: 11.8 & 12.1 - CUDNN: 8+ - GPU： Nvidia-3060 12G & Nvidia-3090 24G Linux 的详细信息： - 操作系统 Ubuntu 20.04, CentOS - python: python3.10 & python3.11 - pytorch: torch2.2.0 - CUDA: 11.8 & 12.1 - CUDNN: 8+ - GPU：Nvidia-V100 16G & Nvidia-A10 24G & Nvidia-A100 40G & Nvidia-A100 80G
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**ROCmFPX quantized GGUF (7 tiers + vision mmproj)** of huihui-ai/Huihui-Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated — abliterated BF16 weights, locally quantized. > **Base model license**: `ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B` is MIT-licensed; its copyright notice and license text are retained. The packaging of this quantization is Apache-2.0. This repository uses strix.cpp, a llama.cpp fork **specifically tuned for the AMD Strix Halo `gfx1151` (Ryzen AI MAX+ 395) UMA architecture and ROCm/HIP backend**, with native support for the ROCmFPX quantization format.