README / README.md
cklive's picture
docs: initial Cutback Live organization card
a9a6f27 verified
---
license: other
tags:
- cklive
- cutback
- real-time
- tensorrt
- private-storage
---
# Cutback Live
**Cutback Live** conçoit et déploie **CKLive**, un pipeline de traitement visuel temps réel pensé pour la scène : concerts, performances, captations live, installations.
🌐 [cklive.ai](https://www.cklive.ai/)
---
## CKLive en deux mots
CKLive est un éditeur visuel de pipelines : on connecte des **nodes** (entrée vidéo, transformation, modèle IA, sortie) pour construire en quelques minutes une chaîne de traitement qui tourne en direct sur un GPU NVIDIA. Quelques exemples d'usage :
- **diffusion temps réel** (SD-Turbo, Dreamshaper LCM, Flux 2 Klein) avec ControlNet et IP-Adapter,
- **upscaling** et **interpolation FPS** pour booster du contenu vidéo en live,
- **segmentation, depth, pose, matting** appliqués au flux caméra,
- **enhancement de prompts** via LLM embarqués (Qwen, Gemma, Phi-2),
- **transcription audio** (Whisper) et **séparation de stems** pour les workflows musicaux.
Côté IO : caméras, Spout, NDI, médias HAP, OSC, sortie écran ou réinjection vers un VJ — tout ce qu'il faut pour s'intégrer dans une régie de show.
---
## Pourquoi cette organisation Hugging Face
Cette organisation héberge le **stockage privé des modèles IA** utilisés par CKLive. Quand un utilisateur installe le logiciel ou ouvre un workflow nécessitant un nouveau modèle, le runtime télécharge le modèle ici à la volée puis (si nécessaire) compile une version TensorRT optimisée pour le GPU local.
L'organisation est divisée en **trois familles de repos** :
| Repo | Contenu |
|---|---|
| [`cklive-onnx`](https://huggingface.co/CUTBACKLIVE/cklive-onnx) | Modèles ONNX servant de source de compilation (upscalers, depth, segmentation, détection, pose, RIFE, splat…) |
| [`cklive-pytorch`](https://huggingface.co/CUTBACKLIVE/cklive-pytorch) | Poids PyTorch / dossiers `diffusers` (modèles de diffusion, ControlNets, LoRAs, LLM, Whisper, CLIP…) |
| [`cklive-engines-{gpu}`](https://huggingface.co/CUTBACKLIVE) | Engines TensorRT pré-compilés par modèle de GPU : [3090](https://huggingface.co/CUTBACKLIVE/cklive-engines-3090) (Ampere), [4090](https://huggingface.co/CUTBACKLIVE/cklive-engines-4090) (Ada Lovelace), [5090](https://huggingface.co/CUTBACKLIVE/cklive-engines-5090) (Blackwell) |
> 🔒 **Tous les repos de cette organisation sont privés.** L'accès est réservé aux machines équipées de CKLive avec un token Hugging Face autorisé. Pour une démo ou une licence, voir [cklive.ai](https://www.cklive.ai/).
---
## Mutualisation des engines TensorRT
Compiler un modèle de diffusion en engine TensorRT prend plusieurs minutes (et beaucoup de VRAM). Pour éviter que **chaque machine** refasse la compilation, CKLive **upload les engines fraîchement compilés** vers le repo correspondant à son GPU. Une autre machine équipée du même GPU récupère ensuite l'engine prêt-à-l'emploi en quelques secondes.
C'est la raison principale d'avoir une org HF dédiée plutôt qu'un simple S3 : on profite gratuitement du stockage, du CDN, du versioning Git-LFS et des contrôles d'accès par token.
---
## Licences
Les modèles hébergés ici proviennent de **sources multiples** : auteurs tiers (Stability AI, Black Forest Labs, Meta, Microsoft, Alibaba, etc.) et entraînements internes Cutback. Chaque repo détaille les licences applicables dans son README — toujours **vérifier la licence du modèle source** avant tout usage hors du runtime CKLive.
---
## Liens
- 🌐 Site : <https://www.cklive.ai/>
- 📧 Contact : <contact@cklive.ai>