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REPOGEO 报告 · LITE

omerbt/TokenFlow

默认分支 master · commit 5dd6a696 · 扫描时间 2026/5/24 16:18:31

星标 1,711 · Fork 142

AI 可见性总分
40 /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 2 · 警告 0 · 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 omerbt/TokenFlow 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 the README's first descriptive sentence to emphasize 'zero-shot method'

    原因:

    当前
    **TokenFlow** is a framework that enables consistent video editing, using a pre-trained text-to-image diffusion model, without any further training or finetuning.
    复制粘贴的修复
    **TokenFlow** is a novel zero-shot method and PyTorch framework for achieving consistent video editing using *any* pre-trained text-to-image diffusion model, entirely without further training or fine-tuning.
  • mediumabout#2
    Refine the 'About' description for clearer problem-solution positioning

    原因:

    当前
    Official Pytorch Implementation for "TokenFlow: Consistent Diffusion Features for Consistent Video Editing" presenting "TokenFlow" (ICLR 2024)
    复制粘贴的修复
    TokenFlow is a PyTorch implementation of a novel zero-shot method for consistent video editing using existing text-to-image diffusion models, without any training or fine-tuning. (ICLR 2024)
  • lowtopics#3
    Add more specific keywords to the repository topics

    原因:

    当前
    iclr2024, stable-diffusion, text-to-image, text-to-video, tokenflow, video-editing
    复制粘贴的修复
    iclr2024, stable-diffusion, text-to-image, text-to-video, tokenflow, video-editing, zero-shot, video-consistency

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 omerbt/TokenFlow
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
ControlNet
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. ControlNet · 被推荐 2 次
  2. RunwayML Gen-1 · 被推荐 1 次
  3. RunwayML Gen-2 · 被推荐 1 次
  4. Stable Diffusion · 被推荐 1 次
  5. FFmpeg · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to achieve consistent video editing using existing text-to-image diffusion models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. RunwayML Gen-1
    2. RunwayML Gen-2
    3. Stable Diffusion
    4. ControlNet
    5. FFmpeg
    6. OpenCV
    7. Automatic1111's WebUI
    8. ComfyUI
    9. Deforum Stable Diffusion
    10. EbSynth
    11. Kandinsky 2.x
    12. Midjourney

    AI 推荐了 12 个替代方案,却始终没点名 omerbt/TokenFlow。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a method for zero-shot video editing with stable diffusion without model fine-tuning.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. RunwayML Gen-1 / Gen-2
    2. Pika Labs
    3. ControlNet
    4. AnimateDiff
    5. Stable Video Diffusion (SVD)
    6. Moonvalley

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 omerbt/TokenFlow。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
    pass

  • 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 omerbt/TokenFlow?
    pass
    AI 明确点名了 omerbt/TokenFlow

    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 omerbt/TokenFlow in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 omerbt/TokenFlow

    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 omerbt/TokenFlow solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 omerbt/TokenFlow

    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 omerbt/TokenFlow 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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