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REPOGEO 报告 · LITE

madebyollin/maple-diffusion

默认分支 main · commit 6304d68a · 扫描时间 2026/6/14 23:38:15

星标 819 · Fork 53

AI 可见性总分
28 /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
2 / 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 madebyollin/maple-diffusion 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
  • hightopics#1
    Add relevant topics for discoverability

    原因:

    复制粘贴的修复
    stable-diffusion, ios, macos, swift, mpsgraph, apple-silicon, on-device-inference, machine-learning
  • highreadme#2
    Strengthen README opening to highlight core value proposition

    原因:

    当前
    # 🍁 Maple Diffusion
    
    Maple Diffusion runs Stable Diffusion models **locally** on macOS / iOS devices, in Swift, using the MPSGraph framework (not Python).
    复制粘贴的修复
    # 🍁 Maple Diffusion
    
    Maple Diffusion is a highly performant, native Swift implementation for running Stable Diffusion models **locally** on macOS / iOS devices, leveraging Apple's MPSGraph framework for optimal on-device inference (no Python required).
  • mediumreadme#3
    Add a clear 'Why Maple Diffusion?' or 'Comparison' section

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## Why Choose Maple Diffusion?
    
    While projects like Core ML Stable Diffusion offer similar functionality, Maple Diffusion distinguishes itself by directly utilizing MPSGraph for fine-grained control and performance optimizations, often achieving faster inference speeds on specific Apple hardware configurations. It's ideal for developers seeking maximum performance and direct Metal integration without relying on higher-level frameworks like Core ML.

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 madebyollin/maple-diffusion
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
Core ML Stable Diffusion
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Core ML Stable Diffusion · 被推荐 1 次
  2. diffusers · 被推荐 1 次
  3. ML-Stable-Diffusion · 被推荐 1 次
  4. ONNX Runtime · 被推荐 1 次
  5. PyTorch Mobile · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the options for running Stable Diffusion locally on iOS/macOS using Swift?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Core ML Stable Diffusion
    2. diffusers
    3. ML-Stable-Diffusion
    4. ONNX Runtime
    5. PyTorch Mobile

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a performant solution for on-device Stable Diffusion inference on Apple mobile hardware.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Core ML with Stable Diffusion
    2. MLX (apple/mlx)
    3. ONNX Runtime (microsoft/onnxruntime)
    4. TFLite (TensorFlow Lite) (tensorflow/tensorflow)
    5. PyTorch Mobile (pytorch/pytorch)

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 madebyollin/maple-diffusion。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 madebyollin/maple-diffusion?
    pass
    AI 未点名 madebyollin/maple-diffusion —— 很可能在说另一个项目

    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 madebyollin/maple-diffusion in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 madebyollin/maple-diffusion

    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 madebyollin/maple-diffusion solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 madebyollin/maple-diffusion

    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 madebyollin/maple-diffusion 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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