Github Trends®
5944 findingsmedian surprise 0.0104window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1378 · UNIT ID 1172251311
Correr-Zhou/OmniShow
[ICML 2026] ByteDance's All-in-One Video Generation Model for Human-Object Interaction Video Generation
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.013
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.31
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.53
ACCEL
+0.01
RETENTION
4.4%
PEAK 2026-04-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 455 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
154
FOLLOWERS
62
OWNER ★
921

Engagement Signals

FORKS
25
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 455 / 455 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Correr-Zhou/OmniShow собрал 455 звёзд за окно, тогда как у автора всего 62 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 154. Это даёт surprise-индекс 0.013 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 77%
VELOCITY2.533.29-0.77ABOVE 36%
RETENTION4.4%11.3%-7.0 PPABOVE 19%
FORKS2599-74ABOVE 11%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 57%