Github Trends®
9667 findingsmedian surprise 0.00821window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2656 · UNIT ID 845100925
Open-Debin/MM2Latent
[ECCV 2024] MM2Latent: Text-to-facial image generation and editing in GANs with multimodal assistance
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0155
ENGAGEMENT0.38
FRESHNESS1.07
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
68% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.10
ACCEL
+0.37
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 63 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
96
FOLLOWERS
33
OWNER ★
628

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 63 / 63 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Open-Debin/MM2Latent собрал 63 звёзд за окно, тогда как у автора всего 33 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 96. Это даёт surprise-индекс 0.0155 (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 9667 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 73%
VELOCITY2.103.73-1.63ABOVE 22%
RETENTION0.0%24.8%-24.8 PPABOVE 0%
FORKS8118-110ABOVE 7%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 66%