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descriptThis is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).
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descriptThis is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. - **Developed by:** [More Information Needed] - **Funded by [optional]:** [More Information Needed] - **Shared by [optional]:** [More Information Needed] - **Model type:** [More Information Needed] - **Language(s) (NLP):** [More Information Needed] - **License:** [More Information Needed] - **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed] - **Repository:** [More Information Needed] - **Paper [optional]:** [More Information Needed] - **Demo [optional]:** [More Information Needed]
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desert-ant-labsType a word or a sentence and get the emoji that fits. Emo is tuned for to-dos, calendar entries, notes, and message drafts across **22 languages** (including CJK, Arabic, Thai, Hindi, and more). The model and tokenizer together are small (**5MB** on Apple via Core ML, **11MB** via LiteRT elsewhere) and runs in well under 2ms on device. > `"Dentist appointment"` → 🦷 · `"réserver un vol pour Tokyo"` → ✈️ · `"犬の散歩"` → 🐕 · `"จองโรงแรม"` → 🏨 - **Live demo:** desert-ant-labs/emo-demo: type a phrase, get emojis, fully in your browser. **Swift** (requirements)
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desert-ant-labsStrip names, addresses, emails, phone numbers, cards, IBANs and national IDs out of text before it leaves the device, across **27 languages** (see Languages). A token classifier plus a deterministic layer for structured IDs. The deployable model is **11.6MB** (4-bit Core ML on Apple) or **24.5MB** (int8 LiteRT `.tflite` on Android, Linux and the web). > `"Call Anna Kovács at anna@example.hu, IBAN GB29NWBK60161331926819"` → > `"Call [GIVEN_NAME] [SURNAME] at [EMAIL], IBAN [BANK_ACCOUNT]"` `GIVEN_NAME`, `SURNAME`, `STREET_NAME`, `BUILDING_NUMBER`, `SECONDARY_ADDRESS`, `CITY`, `STATE`, `ZIP_CODE`, `EMAIL`, `PHONE`, `CREDIT_CARD`, `BANK_ACCOUNT`, `ROUTING_NUMBER`, `IP_ADDRESS`, `URL`, `GOVERNMENT_ID`, `PASSPORT`, `DRIVERS_LICENSE`, `TAX_ID`, `SSN`.
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詳細を見る ↗shapes
desert-ant-labsTurn a rough circle drawing into a clean shape, with fitted vector geometry ready to snap to. Built for PencilKit-style "smart shapes": draw, pause, and the rough stroke becomes a crisp shape. The model is tiny (**200KB** Core ML, **1.3MB** LiteRT) and runs in a few milliseconds on device. `line`, `rectangle`, `triangle`, `ellipse`, `star`, plus `none` (the reject class: scribbles, partial shapes, and other non-shape strokes). Squares and circles are covered by `rectangle` and `ellipse` (snapped when near-regular). Desert Ant Labs Source-Available License. Free for most apps, and a commercial license is required at scale. Full terms are at the link. Licensing: .
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詳細を見る ↗title
desert-ant-labsOn-device titles and descriptions: a short factual title and a one- to two-sentence description for any passage of text. Get a title and a one or two sentence description for any passage of text, on device. Title is fine-tuned on transcript clips, but it works on any prose. The register is deliberately plain, with no emoji, no hashtags and no clickbait, and a description identifies *this* passage rather than its topic.
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詳細を見る ↗uhm
desert-ant-labsFind every "uh", "um" and "hmm" in an audio file, down to 20ms. Uhm runs on device, does not require ASR, and is trained on English with acoustic transfer to Spanish, French, German, and Dutch. `uhm.mlmodelc/` is a compiled Core ML model directory. The Swift SDK downloads it with the Hugging Face Hub snapshot API, so only changed files are re-fetched on model updates. `uhm.tflite` is what the Kotlin and JavaScript SDKs download; it is converted from `uhm.onnx` and matches it at 99.7 to 100% per-frame argmax. The shipped model is a DistilHuBERT fine-tune, the smaller and more precise Uhm runtime model; the older HuBERT-base tier is no longer published.
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詳細を見る ↗This is a quantized version of WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne-GGUF-NSFW-v10 using this tool https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF/tree/auto_convert/tools
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