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vllm-project/vllm-omni
A framework for efficient model inference with omni-modality models
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[Performance]: Per-request Python preprocess loop dominates decode step time at high concurrency (8.5 ms of a 10.9 ms step at 32 requests) — also a frame-cadence blocker for realtime/duplex
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[RFC]: [Cosmos3 optimization] Feature Support, Quantilization, Hardware Recipes, and Scenario Optimization
Hardware Plugincriticaldiffusiongood first issuehelp wantedhigh priority
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[New Model]: Audio-Omni
diffusiongood first issuehelp wantednew modeltts
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[New Model]: Baidu NAVA video
good first issuehelp wantednew model
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[New Model]: dots.tts (rednote-hilab) — continuous-AR 48kHz zero-shot voice cloning
good first issuehelp wantednew modeltts
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[New Model]: Support Loading Original (Non-Diffusers) PAI/Wan2.2-VACE-Fun-A14B Checkpoint
good first issuehelp wantednew model
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[RFC]: Add JoyAI-Echo (LTX-2.3-derived multi-shot T2V+Audio)
good first issuehelp wantednew model
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[Perf]: Voxcpm2 performance improvement
good first issuehelp wanted
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[RFC]: Support Model FLOPs Utilization (MFU) Metrics for Diffusion Models (DiTs)
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[Feature]: Rename ar_stop_token_ids to a more descriptive name
good first issuehelp wanted
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[New Model]: jd-opensource/JoyAI-Image-Edit
help wantednew model
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[New Model]: stabilityai/stable-audio-3-medium (DiT text-to-audio for music and SFX)
good first issuenew model
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[RFC] Full-Duplex Session Architecture for vLLM-OMNI
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[New Model]: HiDream-O1-Image
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[New Model]: circlestone-labs/Anima
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[New Model]: Sana-WM
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[Feature]: Add word-level timestamps to TTS streaming output via shared forced aligner
enhancementgood first issuetts
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[RFC]: Enable NPU CI Tests
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