RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

cpystan/SD-VLM

默认分支 main · commit 4023c5c8 · 扫描时间 2026/6/7 10:28:24

星标 503 · Fork 5

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 cpystan/SD-VLM 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
    Add a concise value proposition statement immediately after the README title

    原因：

    当前
    The README immediately jumps to installation instructions after the H1 title.
    复制粘贴的修复
    Insert a concise sentence or two directly after the `# 👷SD-VLM...` title, such as: 'SD-VLM is a novel Vision-Language Model specifically designed to enhance spatial reasoning and understanding by integrating depth information, enabling precise spatial measurements and contextual comprehension from images. This work was accepted by NeurIPS 2025.'
  • hightopics#2
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    ["vision-language-models", "spatial-reasoning", "depth-estimation", "neurips", "computer-vision", "ai", "machine-learning", "llm"]
  • mediumhomepage#3
    Add the project page URL to the repository homepage field

    原因：

    复制粘贴的修复
    Locate the URL for the '[Project Page]' linked in your README and add it to the repository's 'Website' field in the 'About' section.

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 cpystan/SD-VLM
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
Hugging Face Transformers
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Hugging Face Transformers · 被推荐 1 次
  2. PyTorch Lightning · 被推荐 1 次
  3. Detectron2 · 被推荐 1 次
  4. Open3D · 被推荐 1 次
  5. MMSegmentation / MMDetection · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I build a vision language model for spatial reasoning using depth data?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers
    2. PyTorch Lightning
    3. Detectron2
    4. Open3D
    5. MMSegmentation / MMDetection
    6. TensorFlow / Keras

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 cpystan/SD-VLM。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help interpret 3D spatial relationships from images with language descriptions?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. PyTorch3D (facebookresearch/pytorch3d)
    2. Open3D (isl-org/Open3D)
    3. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    4. CLIP (openai/CLIP)
    5. BLIP (salesforce/BLIP)
    6. ViLT (dandelin/vilt)
    7. Flamingo
    8. Detectron2 (facebookresearch/detectron2)
    9. COLMAP (colmap/colmap)
    10. instant-ngp (NVlabs/instant-ngp)
    11. nerfstudio (nerfstudio-project/nerfstudio)
    12. Matterport3D
    13. ScanNet

    AI 推荐了 13 个替代方案，却始终没点名 cpystan/SD-VLM。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 cpystan/SD-VLM?
    pass
    AI 明确点名了 cpystan/SD-VLM

    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 cpystan/SD-VLM in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 cpystan/SD-VLM

    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 cpystan/SD-VLM solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 cpystan/SD-VLM

    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 cpystan/SD-VLM 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。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN（README）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/cpystan/SD-VLM.svg)](https://repogeo.com/zh/r/cpystan/SD-VLM)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/cpystan/SD-VLM"><img src="https://repogeo.com/badge/cpystan/SD-VLM.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro，解锁深度诊断

cpystan/SD-VLM — 轻量扫描仍免费；本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5，轻量 2
  • 优先行动项8，轻量 3
cpystan/SD-VLM — RepoGEO 报告