hard_cut_wan_lora
O hard_cut_wan_lora da neph1 é um modelo de geração de imagens. hard_cut_wan_lora is an open-weights image model.
by neph1
Ideal para
Como usar hard_cut_wan_lora no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da neph1. O osFoundry descobre hard_cut_wan_lora automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
hard_cut_wan_lora é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
hard_cut_wan_lora vs modelos semelhantes
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre hard_cut_wan_lora
hard_cut_wan_lora é gratuito?
hard_cut_wan_lora é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar hard_cut_wan_lora comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Posso rodar hard_cut_wan_lora localmente?
Sim. hard_cut_wan_lora é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que hard_cut_wan_lora é melhor?
hard_cut_wan_lora é bem adequado para image to video.
Como uso hard_cut_wan_lora no osFoundry?
Cole sua chave de API da neph1 no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua hard_cut_wan_lora a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela neph1 em 31 de outubro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/neph1/hard_cut_wan_lora