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REPOGEO 报告 · LITE

Kevin-thu/StoryMem

默认分支 main · commit 922d2fa7 · 扫描时间 2026/6/15 09:23:04

星标 738 · Fork 72

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 Kevin-thu/StoryMem 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
  • highreadme#1
    Reposition README opening to clarify AI video generation and 'memory' context

    原因:

    当前
    <p align="center">
      <h2 align="center"><i>StoryMem</i>: Multi-shot Long Video Storytelling with Memory</h1>
    
      <div align="center">
        
        <p align="left">Given a story script with per-shot text descriptions, StoryMem generates appealing minute-long, multi-shot narrative videos with highly coherent characters and cinematic visual quality. This is achieved through shot-by-shot generation using a memory-conditioned single-shot video diffusion model. <b>See our <a href="https://kevin-thu.github.io/StoryMem/">🌐 Project Page</a> for more details and video results.</b>
    </p>
        
      </div>
    </p>
    复制粘贴的修复
    # StoryMem: AI Model for Multi-shot Long Video Storytelling with Visual Memory
    
    StoryMem is an official code release for an AI model that generates appealing minute-long, multi-shot narrative videos from story scripts with per-shot text descriptions. It achieves highly coherent characters and cinematic visual quality through shot-by-shot generation using a memory-conditioned single-shot video diffusion model, where "memory" refers to maintaining visual consistency and character identity across video shots. See our 🌐 Project Page for more details and video results.
  • mediumhomepage#2
    Add the project page URL to the repository's 'About' section

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://kevin-thu.github.io/StoryMem/

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 Kevin-thu/StoryMem
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
Blender
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Blender · 被推荐 2 次
  2. StoryboardThat · 被推荐 1 次
  3. Boords · 被推荐 1 次
  4. Shot Lister · 被推荐 1 次
  5. Final Draft · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to create coherent multi-shot narrative videos from a story script?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. StoryboardThat
    2. Boords
    3. Shot Lister
    4. Final Draft
    5. Celtx
    6. WriterDuet
    7. Blackmagic Pocket Cinema Camera (4K/6K)
    8. Sony Alpha series
    9. Canon EOS R series
    10. iPhone/Android Flagship Phones
    11. Filmic Pro
    12. Rode NTG series
    13. Sennheiser G4 Wireless Lavaliers
    14. Zoom H4n Pro / H6
    15. Adobe Premiere Pro
    16. DaVinci Resolve
    17. Final Cut Pro
    18. CapCut
    19. Kdenlive
    20. Adobe Audition
    21. Audacity
    22. Adobe After Effects
    23. Blender

    AI 推荐了 23 个替代方案,却始终没点名 Kevin-thu/StoryMem。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help generate long videos with consistent characters and cinematic quality?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Unreal Engine
    2. MetaHuman Creator
    3. Sequencer
    4. Control Rig
    5. IK Retargeter
    6. Blender
    7. Character Creator 4
    8. MakeHuman
    9. Eevee
    10. Cycles
    11. iClone 8
    12. Unreal Engine Live Link
    13. Adobe Character Animator
    14. RunwayML
    15. Gen-1
    16. Gen-2

    AI 推荐了 16 个替代方案,却始终没点名 Kevin-thu/StoryMem。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 Kevin-thu/StoryMem?
    pass
    AI 明确点名了 Kevin-thu/StoryMem

    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 Kevin-thu/StoryMem in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Kevin-thu/StoryMem

    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 Kevin-thu/StoryMem solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 Kevin-thu/StoryMem

    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 Kevin-thu/StoryMem 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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