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microsoft · Video · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

xclip-base-patch16-zero-shot

Videos erzeugen oder Bilder animieren — braucht viel GPU, ideal fürs Mieten.

MIT

Größe (kompakt)1,6 GB
Kleinste Variante–
LizenzMIT
Parameter0.19B
KategorieVideo
Downloads (30 Tage)178k
Likes31
Aktualisiertvor 3 Jahren
Erstelltvor 4 Jahren
Hersteller/Orgmicrosoft
Tensor-TypF32
Repo-Größe (alle Dateien)1,6 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Zero-shot-Klassifikation für Videoinhalte: Das Modell kann per Textbeschreibung erkennen, was in einem Video passiert – ohne vorab gelabelte Daten für die Zielkategorie zu brauchen.

Stärken

Sehr klein und leicht (ca. 190 Mio. Parameter), lässt sich auch auf begrenzter Hardware praktisch nutzen.

Grenzen

Die Zero-Shot-Genauigkeit hängt stark davon ab, wie gut die Textbeschreibung zum Videoinhalt passt und wie klar das Szenario ist.

Für wen?

Für Entwickler oder Experimentierfreudige, die schnell Videoklassifikation ausprobieren wollen, ohne eigene Trainingsdaten sammeln zu müssen.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

⚠️ Dieses Modell gibt es nicht als GGUF — Ollama, LM Studio und llama.cpp können es daher nicht starten (die drei Wege funktionieren nur bei Sprachmodellen). Es läuft über diffusers / ComfyUI.

Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)).

Video-KIErzeugt oder bearbeitet Videos.
Paper / ForschungarXiv:2208.02816 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz20 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
SpracheEnglisch
Kommerziell nutzbarLizenz: MIT.
Beliebt178k Downloads auf Hugging Face.
TechnikModelltyp: xclip · Bibliothek: transformers

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face.
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du xclip-base-patch16-zero-shot

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

Gleiches Modell lieber als API nutzen? Preisvergleich öffnen →

Häufige Fragen

Läuft xclip-base-patch16-zero-shot auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste – — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet xclip-base-patch16-zero-shot?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

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Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.