MIT HAN LabBildmodell
HART-0.7B-1024px
k. A.Stimmen von Nutzernhöher ist besser
k. A.eigene Bewertung0 bis 100
k. A.je Bildniedriger ist besser
0von 100erster Messwert
Zusammenfassung
HART-0.7B-1024px ist ein Bildmodell von MIT HAN Lab. HART ist ein hybrid-autoregressives Forschungsmodell für direkte Text-zu-Bild-Generierung mit 1.024 × 1.024 Pixeln.
Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 100 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Erster Messwert vom 5. November 2026. Der Verlauf erscheint ab der zweiten Woche.
HART-0.7B-1024px im Vergleich
Mit anderem Modell vergleichen
Die beliebtesten Vergleiche
Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Watermarking-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
Weitere Angaben
- Lokale Inferenz
- Hybrid-autoregressives Forschungsmodell für direkte 1.024 × 1.024-Text-zu-Bild-Generierung.
- Quelle: Lokale Inferenz
- Zusätzliche Laufzeitmodelle
- Das offizielle Beispiel nutzt Qwen2-VL-1.5B als Textmodell; die Gradio-Demo kann zusätzlich ShieldGemma-2B für Sicherheitsfilter verwenden.
- Quelle: Zusätzliche Laufzeitmodelle
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Weitere Quelle | MIT HAN Lab (abgerufen 1. November 2026) |
| Weitere Quelle | MIT HAN Lab (abgerufen 1. November 2026) · MIT HAN Lab · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 1. November 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |