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探索 AI 模型 84999
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hfmlsocA binary classifier that flags image-editing prompts seeking non-consensual intimate imagery (NCII): requests to strip, undress, or otherwise sexualise a person in a photograph. It is `microsoft/harrier-oss-v1-270m` with a LoRA adapter (r=8) merged in, so it loads with plain `transformers` and needs no `peft`. The unmerged adapter is kept under `adapter/`. **This model does not ship a recommended threshold, and the default 0.5 is not a neutral choice.** Precision on clean text runs from 0.870 at 0.5 to 0.951 at 0.935, and buying that precision costs recall against obfuscated input: across 35 attack families the model misses 617 of 2,070 obfuscated NCII prompts at 0.5 and 749 at 0.935. Which way to err depends on what we need to prioritize. Pick the threshold against the precision/recall tradeoff. The full sweep for dev here is in `eval/`, both on clean text and per attack family.
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hfmlsocThe following is a light-weight classification model designed to score the NCII risk of image editing prompts. General-purpose image-editing models have recently become more performant, particularly in their ability to preserve the identity of individual people while making photo-realistic changes to a picture. This has led to increased concerns about abuse of models to create **non-consensual intimate imagery (NCII)** from ordinary photos. As a result, some jurisdictions, including the EU, are introducing regulation mandating deployers to add targeted guardrails to prevent users from easily nudifying subjects of photographs or editing images to sexualize them without their consent. This model acts as a small **prompt guard**: it scores whether an instruction looks like an edit request that has a high risk of enabling NCII creation.
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查看详情 ↗CHAI_SFT_model_8b-GGUF
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查看详情 ↗draw2
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查看详情 ↗Dolphin3.0-Llama3.1-8B-GGUF
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查看详情 ↗HiDream-I1-Fast
HiDream-ai`HiDream-I1` is a new open-source image generative foundation model with 17B parameters that achieves state-of-the-art image generation quality within seconds. For more features and to experience the full capabilities of our product, please visit https://vivago.ai/. - 📝 **May 28, 2025**: We've released our technical report HiDream-I1: A High-Efficient Image Generative Foundation Model with Sparse Diffusion Transformer. - 🚀 **April 28, 2025**: We've open-sourced the instruction-based-image-editing model **HiDream-E1-Full**. Experience at https://huggingface.co/spaces/HiDream-ai/HiDream-E1-Full!.
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查看详情 ↗HiDream-I1-Full
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查看详情 ↗HiDream-O1-Image
HiDream-aiHiDream-O1-Image is a natively unified image generative foundation model built on a Pixel-level Unified Transformer (UiT) without external VAEs or disjoint text encoders, which natively encodes raw pixels, text, and task-specific conditions in a single shared token space — supporting text-to-image, image editing, and subject-driven personalization at up to 2,048 × 2,048. > **HiDream-O1-Image-Dev-2604 debuts at #8 in the Artificial Analysis Text to Image Arena, which is positioned to be the new leading open weights Text to Image model.** We benchmark HiDream-O1-Image against state-of-the-art open-source and proprietary models on five widely-used evaluation suites covering compositional generation, dense prompt alignment, human preference, complex visual text generation, and long-text rendering. In each table, the **best** result is highlighted in bold and the second-best is underlined. Click any benchmark below to expand or collapse.
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查看详情 ↗暂未找到匹配模型
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
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使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
MODEL HANDBOOK
读懂模型，再做选择
API 价格应该怎么比较？+
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。