UNO 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICCV 2025] 🔥🔥 UNO: A Universal Customization Method for Both Single and Multi-Subject Conditioning
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,735 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,070 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。
UNO 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICCV 2025] 🔥🔥 UNO: A Universal Customization Method for Both Single and Multi-Subject Conditioning
Lance 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
A 3B-active-parameter native unified multimodal model for image and video understanding, generation, and editing.
gansformer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Generative Adversarial Transformers
stable-diffusion-prompt-reader 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、适合生产环境。
A simple standalone viewer for reading prompts from Stable Diffusion generated image outside the webui.
Bernini 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Bernini is a unified framework for video generation and editing that combines an MLLM-based semantic planner with a DiT-based renderer.
PyTorch-CycleGAN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A clean and readable Pytorch implementation of CycleGAN
airunner 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。
Offline inference engine for art, real-time voice conversations, LLM powered chatbots and automated workflows
data-efficient-gans 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[NeurIPS 2020] Differentiable Augmentation for Data-Efficient GAN Training
sd-webui-inpaint-anything 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
Inpaint Anything extension performs stable diffusion inpainting on a browser UI using masks from Segment Anything.
MV-Adapter 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打易用。
[ICCV 2025] Official impl. of "MV-Adapter: Multi-view Consistent Image Generation Made Easy"
Paint-by-Example 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Paint by Example: Exemplar-based Image Editing with Diffusion Models
KnpSnappyBundle 是用 PHP 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Easily create PDF and images in Symfony by converting html using webkit
awesome-image-translation 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Collection of awesome resources on image-to-image translation.
chatGPT-shell-cli 是用 Shell 编写的命令行工具,在终端中直接使用,主打易用。
Simple shell script to use OpenAI's ChatGPT and DALL-E from the terminal. No Python or JS required.
cleanvision 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Automatically find issues in image datasets and practice data-centric computer vision.
归藏的材质插画 skill:生成带字解释图、图表美化和参考辅助配图。
归藏的材质插画 skill:生成带字解释图、图表美化和参考辅助配图。
SDEdit 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
PyTorch implementation for SDEdit: Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations
clean-fid 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PyTorch - FID calculation with proper image resizing and quantization steps [CVPR 2022]
VITON-HD 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Official PyTorch implementation of "VITON-HD: High-Resolution Virtual Try-On via Misalignment-Aware Normalization" (CVPR 2021)
MagicDrive 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR24] Official implementation of the paper “MagicDrive: Street View Generation with Diverse 3D Geometry Control”
image-extender 是用 TypeScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面,主打开源免费。
Seamlessly extend any image in any direction with AI. Open-source web app powered by Gemini via OpenRouter, with Poisson-blended seams and best-of-3…
CogView4 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
CogView4, CogView3-Plus and CogView3(ECCV 2024)
MultiDiffusion 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official Pytorch Implementation for "MultiDiffusion: Fusing Diffusion Paths for Controlled Image Generation" presenting "MultiDiffusion" (ICML 2023)
image-multiple-angles-3d-camera 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🎬 Generate images from any camera viewpoint via 3D interactive control. Drag the camera in 3D space or use sliders to set azimuth/elevation/distanc…
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 66,070 个,本站已收录 65,735 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。