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vllm-project/vllm-omni
A framework for efficient model inference with omni-modality models
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[New Model]: Boogu-Image
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[RFC]: Ref-Target KV Cache for Video Diffusion Models
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[RFC]: Data Parallelism for Video Generation Models in vLLM-Omni
RFCenhancementhelp wantedhigh priority
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[RFC]: MOSS-TTS-Local-v1.5 Serving Optimization
RFChelp wantedtts
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[New Model]: DreamX-World
diffusionhelp wantedhigh prioritynew modelworld model
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[RFC]: Unify example model usage — migrate all special-usage examples to standard task examples + declarative model_extras
criticalgood first issuehelp wantedhigh priority
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[RFC/Bug] Improve diffusion worker/engine control-plane reliability and output contracts
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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
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[New Model]: dots.tts (rednote-hilab) — continuous-AR 48kHz zero-shot voice cloning
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[New Model]: Support Loading Original (Non-Diffusers) PAI/Wan2.2-VACE-Fun-A14B Checkpoint
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[RFC]: Add JoyAI-Echo (LTX-2.3-derived multi-shot T2V+Audio)
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[Perf]: Voxcpm2 performance improvement
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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
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[New Model]: jd-opensource/JoyAI-Image-Edit
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