Видеогенерация пирамидой потоков: текст в ролики вплоть до 10 секунд с каскадным повышением разрешения — при обучении на 20 000 GPU-часов вместо миллионов.
Восстановление лица кодированием: даже сильно повреждённые снимки возвращаются к жизни — с регулируемым балансом между fidelity и качеством.
Классическое восстановление лиц: поднимает качество старых фотографий и кадров с видеонаблюдения, убирает размытие и артефакты сжатия.
Встраивание лица в Stable Diffusion без потери стиля: один референс — и портреты сохраняют сходство, не выглядя клонированными шаблонами.
Обучение LoRA для Flux на видеокарте с 12 ГБ памяти: минималистичный интерфейс — загрузите изображения и получите готовую LoRA без сложных настроек.
Набор инструментов для обучения FLUX: LoRA и дообучение с веб-интерфейсом — один из самых популярных способов обучить модель на своих изображениях.
Универсальный тренажёр для Stable Diffusion и Flux: LoRA, дочерние сети и полное дообучение — в одном десктопном приложении с настройками по умолчанию.
Локальный ассистент кода в VS Code: автодополнение и чат через Ollama или LM Studio — никакой рабочий код не покидает вашу машину.
ИИ-копилот внутри вашего приложения: виджеты чата, автодополнение и агентные действия в React-приложении за часы, а не месяцы.
Запись всего, что происходит на экране и в микрофоне, с ИИ-поиском по архиву: найдите любой момент рабочего дня запросом на естественном языке.
Все чат-боты в одном окне браузера: сравнивайте ответы нескольких моделей рядом, переключайтесь между провайдерами и используйте свой API.
Локальный редактор заметок с блоками и WYSIWYG: база знаний на собственном диске с двунаправленными ссылками и подключением ИИ-провайдеров.
Самохостинговый менеджер закладок с ИИ: сохраняйте ссылки, заметки и PDF — сервис сам разметит теги и сделает всё доступным для поиска.
Встраиваемая графовая база данных: Cypher-запросы к графу прямо из Python без сервера — основа для GraphRAG и анализа связей.
Поисковый движок с векторным поиском: классический полнотекстовый и семантический поиск в одном запросе, отказоустойчивый кластер за минуты.
Мгновенный поиск с опечатками из коробки: движок, который понимает опечатки, синонимы и ранжирование без настройки — для сайтов и приложений.
Грамматики для строгого формата ответов LLM: модель выдаёт валидный JSON по схеме с минимальными замедлениями — бэкенд для vLLM и других движков.
Оценка RAG-систем без эталонных ответов: метрики точности поиска, верности и полноты ответов из коробки — для CI пайплайна.
Бенчмарк агентов в терминале: модель получает задачу разработчика и должна выполнить её в изолированной среде — от bash-скриптов до отладки.
Бенчмарк с ежемесячно обновляемыми задачами: вопросы не попадают в обучающие данные моделей, а ответы проверяются объективно — без LLM-судей.