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REPOGEO 报告 · LITE

LuChengTHU/dpm-solver

默认分支 main · commit 52bc3fbc · 扫描时间 2026/6/18 18:57:40

星标 1,845 · Fork 134

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
35 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 LuChengTHU/dpm-solver 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Reposition README H1 to encompass both DPM-Solver and DPM-Solver++

    原因：

    当前
    # DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps
    复制粘贴的修复
    # DPM-Solver & DPM-Solver++: Official Code for Fast ODE Solvers for Diffusion Models
  • mediumhomepage#2
    Add a homepage URL

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://huggingface.co/spaces/LuChengTHU/dpmsolver_sdm
  • lowabout#3
    Update the repository description to include DPM-Solver++

    原因：

    当前
    Official code for "DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps" (Neurips 2022 Oral)
    复制粘贴的修复
    Official code for DPM-Solver and DPM-Solver++: Fast ODE Solvers for Diffusion Probabilistic Model Sampling (Neurips 2022 Oral).

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 LuChengTHU/dpm-solver
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
DiffEqFlux.jl
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. DiffEqFlux.jl · 被推荐 1 次
  2. torchdiffeq · 被推荐 1 次
  3. stability-ai/generative-models · 被推荐 1 次
  4. latent-consistency-models/lcm-lora · 被推荐 1 次
  5. DPM-Solver++ (2M) Karras / DPM-Solver++ (2S) Karras schedulers · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Looking for efficient ODE solvers to accelerate sampling in diffusion probabilistic models.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. DiffEqFlux.jl
    2. torchdiffeq

    AI 推荐了 2 个替代方案，却始终没点名 LuChengTHU/dpm-solver。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How to generate high-quality images quickly with fewer steps in diffusion models?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. SDXL (Stable Diffusion XL) (stability-ai/generative-models)
    2. LCM-LoRA (Latent Consistency Models LoRA) (latent-consistency-models/lcm-lora)
    3. DPM-Solver++ (2M) Karras / DPM-Solver++ (2S) Karras schedulers
    4. ComfyUI (comfyanonymous/ComfyUI)
    5. Turbo / Lightning models

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 LuChengTHU/dpm-solver。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of LuChengTHU/dpm-solver?
    pass
    AI 明确点名了 LuChengTHU/dpm-solver

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts LuChengTHU/dpm-solver in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 LuChengTHU/dpm-solver

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo LuChengTHU/dpm-solver solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 LuChengTHU/dpm-solver

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 LuChengTHU/dpm-solver 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
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  • 优先行动项8，轻量 3