RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

williamyang1991/FRESCO

默认分支 main · commit 736a7140 · 扫描时间 2026/6/14 06:47:33

星标 782 · Fork 79

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 williamyang1991/FRESCO 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 direct category statement to the README's opening

    原因：

    当前
    The README's first content after the title/links is the abstract, which starts with a general statement about text-to-image diffusion models.
    复制粘贴的修复
    Insert the following sentence immediately after the project links and before the abstract:
`This repository presents FRESCO, a state-of-the-art method for zero-shot video translation that achieves high spatial-temporal consistency using diffusion models.`
  • mediumreadme#2
    Add license clarification to README

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add a section to the README, perhaps under "Installation" or "Usage", stating:
`## License`
`This project is released under the terms specified in the [LICENSE](LICENSE) file. Please refer to the file for full details on usage and distribution.`
  • mediumtopics#3
    Add more specific topics for better categorization

    原因：

    当前
    controlnet, diffusion, video-processing
    复制粘贴的修复
    controlnet, diffusion, video-processing, zero-shot-video-translation, spatial-temporal-correspondence, video-diffusion-models, cvpr-2024

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 williamyang1991/FRESCO
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
StyleGAN-XL
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. StyleGAN-XL · 被推荐 1 次
  2. GFPGAN · 被推荐 1 次
  3. DeepMotion's Style Transfer · 被推荐 1 次
  4. GauGAN2 · 被推荐 1 次
  5. RunwayML · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to achieve consistent visual style transfer across frames in zero-shot video processing?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. StyleGAN-XL
    2. GFPGAN
    3. DeepMotion's Style Transfer
    4. GauGAN2
    5. RunwayML
    6. Artbreeder

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 williamyang1991/FRESCO。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best methods for robust spatial-temporal correspondence in video diffusion models?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. MotionDirector
    2. AnimateDiff
    3. VideoGPT
    4. Phenaki
    5. ControlNet for Video
    6. WarpFusion
    7. NÜWA
    8. Make-A-Video
    9. TGAN
    10. Stable Diffusion

    AI 推荐了 10 个替代方案，却始终没点名 williamyang1991/FRESCO。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 williamyang1991/FRESCO?
    pass
    AI 明确点名了 williamyang1991/FRESCO

    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 williamyang1991/FRESCO in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 williamyang1991/FRESCO

    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 williamyang1991/FRESCO solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 williamyang1991/FRESCO

    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 williamyang1991/FRESCO 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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  • 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