Github 2024-02-20 Python开源项目日报 Top10

2024-02-20 约 2962 字预计阅读 6 分钟次阅读

根据Github Trendings的统计，今日(2024-02-20统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：

开发语言	项目数量
Python项目	10
JavaScript项目	1

稳定扩散Web UI

创建周期：512 天
开发语言：Python
协议类型：GNU Affero General Public License v3.0
Star数量：117672 个
Fork数量：23480 次
关注人数：117672 人
贡献人数：430 人
Open Issues数量：1812 个
Github地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

稳定扩散Web UI是基于Gradio库的浏览器界面，用于稳定扩散。

GPT/GLM等LLM大语言模型实用化交互接口

创建周期：337 天
开发语言：Python
协议类型：GNU General Public License v3.0
Star数量：51717 个
Fork数量：6732 次
关注人数：51717 人
贡献人数：74 人
Open Issues数量：184 个
Github地址：https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git
项目首页: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/online

该项目为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用的交互接口，特别优化论文阅读/润色/写作体验。它采用模块化设计，支持自定义快捷按钮和函数插件，同时支持Python和C++项目剖析和自译解功能，以及PDF/LaTex论文翻译和总结功能。此外，它还支持并行问询多种LLM模型和本地模型，以及接入通义千问、deepseekcoder、讯飞星火、文心一言、llama2、rwkv、claude2、moss等。

ComfyUI：强大而模块化的稳定扩散GUI

创建周期：399 天
开发语言：Python, JavaScript
协议类型：GNU General Public License v3.0
Star数量：25663 个
Fork数量：2741 次
关注人数：25663 人
贡献人数：90 人
Open Issues数量：1263 个
Github地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

ComfyUI是一个开源项目，提供强大而模块化的稳定扩散图形用户界面（GUI）、API和后端，具有图/节点界面。它允许用户使用基于图/节点/流程图的界面设计和执行高级稳定扩散管道。

少样本语音克隆的高质量TTS模型

创建周期：9 天
开发语言：Python
协议类型：MIT License
Star数量：4367 个
Fork数量：411 次
关注人数：4367 人
贡献人数：24 人
Open Issues数量：65 个
Github地址：https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git

该项目专注于使用最少的语音数据来训练高质量的文本到语音（TTS）模型，实现少样本语音克隆。该项目的GitHub页面上提供了演示视频。

Magika: 深度学习文件类型检测工具

创建周期：182 天
开发语言：Python
协议类型：Apache License 2.0
Star数量：4865 个
Fork数量：211 次
关注人数：4865 人
贡献人数：12 人
Open Issues数量：72 个
Github地址：https://github.com/google/magika.git
项目首页: https://google.github.io/magika/

Magika是一种人工智能驱动的文件类型检测工具，利用深度学习准确识别文件类型。它采用自定义、高度优化的Keras模型，在单个CPU上实现毫秒级的精准文件识别。在评估中，它在检测100多种内容类型时实现了超过99%的精度和召回率。Magika被大规模应用于增强谷歌用户的安全性，通过将文件定向到适当的安全性和内容策略扫描器，例如Gmail、Drive和安全浏览。

LLM标记化的最小BPE算法代码

创建周期：4 天
开发语言：Python
协议类型：MIT License
Star数量：4042 个
Fork数量：250 次
关注人数：4042 人
贡献人数：6 人
Open Issues数量：4 个
Github地址：https://github.com/karpathy/minbpe.git

该项目’minbpe’提供了常用于LLM标记化的字节对编码（BPE）算法的最小清洁代码。它包括两个标记器，‘BasicTokenizer’和’RegexTokenizer’，以及一个’RegexTokenizer’，它进一步通过正则表达式模式分割输入文本，这是GPT-2论文中引入的，作为GPT-4的标记化的一部分。该项目还包括一个脚本’train.py’，用于对输入文本进行标记器训练，并将词汇保存到磁盘以进行可视化。

大世界模型（LWM）- 通用大背景多模态自回归模型

创建周期：12 天
开发语言：Python
协议类型：Apache License 2.0
Star数量：3981 个
Fork数量：296 次
关注人数：3981 人
贡献人数：3 人
Open Issues数量：17 个
Github地址：https://github.com/LargeWorldModel/LWM.git

Large World Model (LWM)是一个通用的大背景多模态自回归模型，使用RingAttention在多样化的长视频和书籍数据集上进行训练。它可以进行语言、图像和视频的理解和生成。

可扩展的扩散模型与Transformers

创建周期：431 天
开发语言：Python
协议类型：Other
Star数量：2682 个
Fork数量：210 次
关注人数：2682 人
贡献人数：3 人
Open Issues数量：34 个
Github地址：https://github.com/facebookresearch/DiT.git

Scalable Diffusion Models with Transformers (DiT)是官方PyTorch实现的一个项目，旨在利用transformers创建可扩展的扩散模型。

稳定扩散WebUI Forge

创建周期：36 天
开发语言：Python
协议类型：GNU Affero General Public License v3.0
Star数量：1602 个
Fork数量：100 次
关注人数：1602 人
贡献人数：431 人
Open Issues数量：94 个
Github地址：https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.git

稳定扩散WebUI Forge是建立在稳定扩散WebUI之上的平台，旨在简化开发、优化资源管理和加速推理。它为不同的GPU配置提供了显著的加速，并引入了Unet Patcher，可以用最少的代码实现各种方法。Forge还添加了新的采样器，并承诺保持原始WebUI界面。后端已经重新设计以处理资源管理，并删除了CMD标志的使用，建议让Forge决定如何加载模型。

V-JEPA: 视频联合嵌入预测架构

创建周期：8 天
开发语言：Python
协议类型：Other
Star数量：908 个
Fork数量：51 次
关注人数：908 人
贡献人数：3 人
Open Issues数量：5 个
Github地址：https://github.com/facebookresearch/jepa.git

V-JEPA是Video Joint Embedding Predictive Architecture的官方PyTorch代码库，这是一种用于从视频中学习视觉表示的自监督学习方法。这些模型通过 passively 观察来自VideoMix2M数据集的视频像素进行训练，并产生多功能的视觉表示，在下游视频和图像任务上表现良好。

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