DreamCraft3D 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR 2024] Official implementation of DreamCraft3D: Hierarchical 3D Generation with Bootstrapped Diffusion Prior
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
DreamCraft3D 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR 2024] Official implementation of DreamCraft3D: Hierarchical 3D Generation with Bootstrapped Diffusion Prior
SimpleTuner 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A general fine-tuning kit geared toward image/video/audio diffusion models.
LightX2V 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打轻量。
Lightweight Image Video Action Generation Inference Framework
Papers-in-100-Lines-of-Code 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Implementation of papers in 100 lines of code.
MimicMotion 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
High-Quality Human Motion Video Generation with Confidence-aware Pose Guidance
Awesome-Model-Quantization 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated collection of papers, benchmarks, surveys, and tools for model quantization, covering low-bit networks, LLMs, multimodal and generative mo…
Awesome-Video-Diffusion-Models 是一个多媒体工具,用于处理音视频内容。
[CSUR] A Survey on Video Diffusion Models
RePaint 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official PyTorch Code and Models of "RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models", CVPR 2022
Lumina-T2X 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Lumina-T2X is a unified framework for Text to Any Modality Generation
awesome-diffusion-categorized 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
collection of diffusion model papers categorized by their subareas
Helios 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
Helios: Real Real-Time Long Video Generation Model
score_sde_pytorch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PyTorch implementation for Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations (ICLR 2021, Oral)
diamond 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
DIAMOND (DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams) is a reinforcement learning agent trained in a diffusion world model. NeurIPS 2024 Spotlight.
Awesome-Diffusion-Models-in-Medical-Imaging 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Diffusion Models in Medical Imaging (Published in Medical Image Analysis Journal)
zero123plus 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code repository for Zero123++: a Single Image to Consistent Multi-view Diffusion Base Model.
ICEdit 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[NeurIPS 2025] Image editing is worth a single LoRA! 0.1% training data for fantastic image editing! Surpasses GPT-4o in ID persistence~ MoE ckpt re…
Awesome-LM-SSP 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打注重安全。
A reading list for large models safety, security, and privacy (including Awesome LLM Security, Safety, etc.).
mmgeneration 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
MMGeneration is a powerful toolkit for generative models, based on PyTorch and MMCV.
Show-o 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR & NeurIPS 2025] Repository for Show-o series, One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation.
custom-diffusion 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Custom Diffusion: Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion (CVPR 2023)
LlamaGen 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可伸缩。
Autoregressive Model Beats Diffusion: 🦙 Llama for Scalable Image Generation
onediff 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
OneDiff: An out-of-the-box acceleration library for diffusion models.
FlashVSR 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打轻量、实时。
[CVPR 2026] Towards Real-Time Diffusion-Based Streaming Video Super-Resolution — An efficient one-step diffusion framework for streaming VSR with lo…
Make-It-3D 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICCV 2023] Make-It-3D: High-Fidelity 3D Creation from A Single Image with Diffusion Prior
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,044 个,本站已收录 65,730 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。