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REPOGEO 报告 · LITE

deep-floyd/IF

默认分支 develop · commit ffc81638 · 扫描时间 2026/5/25 10:32:07

星标 7,816 · Fork 527

AI 可见性总分
23 /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 0 · 失败 1
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 deep-floyd/IF 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

2 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
  • highabout#1
    Add a concise description to the About section

    原因:

    复制粘贴的修复
    DeepFloyd IF is a novel state-of-the-art open-source text-to-image model with a high degree of photorealism and language understanding, featuring a cascaded pixel diffusion architecture for high-resolution image generation up to 1024x1024px.
  • highreadme#2
    Reposition README intro to highlight pixel-space differentiator

    原因:

    当前
    We introduce DeepFloyd IF, a novel state-of-the-art open-source text-to-image model with a high degree of photorealism and language understanding. DeepFloyd IF is a modular composed of a frozen text encoder and three cascaded pixel diffusion modules: a base model that generates 64x64 px image based on text prompt and two super-resolution models, each designed to generate images of increasing resolution: 256x256 px and 1024x1024 px.
    复制粘贴的修复
    We introduce DeepFloyd IF, a novel state-of-the-art open-source text-to-image model with a high degree of photorealism and language understanding. Unlike latent diffusion models, DeepFloyd IF operates directly in pixel space, utilizing a modular cascaded pixel diffusion architecture composed of a frozen text encoder and three cascaded pixel diffusion modules: a base model that generates 64x64 px image based on text prompt and two super-resolution models, each designed to generate images of increasing resolution: 256x256 px and 1024x1024 px.

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 deep-floyd/IF
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
Stable Diffusion XL (SDXL)
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Stable Diffusion XL (SDXL) · 被推荐 1 次
  2. Stable Diffusion 1.5 / 2.1 · 被推荐 1 次
  3. Realistic Vision · 被推荐 1 次
  4. Photon · 被推荐 1 次
  5. Juggernaut XL · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the best open-source text-to-image models for generating photorealistic high-resolution images?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Stable Diffusion XL (SDXL)
    2. Stable Diffusion 1.5 / 2.1
    3. Realistic Vision
    4. Photon
    5. Juggernaut XL
    6. DreamShaper
    7. Deliberate
    8. DeepFloyd IF
    9. Kandinsky 2.2
    10. PixArt-α

    AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 deep-floyd/IF。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking an AI model that can generate and upscale images from text to 1024x1024 resolution.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Midjourney
    2. Stable Diffusion XL
    3. DALL-E 3
    4. Adobe Firefly
    5. Leonardo.Ai
    6. Fooocus

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 deep-floyd/IF。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
    fail

    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 deep-floyd/IF?
    pass
    AI 未点名 deep-floyd/IF —— 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 deep-floyd/IF in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 deep-floyd/IF

    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 deep-floyd/IF solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 deep-floyd/IF

    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 deep-floyd/IF 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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