Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6477 · UNIT ID 1076111130
OpenImagingLab/FlashVSR
[CVPR 2026] Towards Real-Time Diffusion-Based Streaming Video Super-Resolution — An efficient one-step diffusion framework for streaming VSR with locality-constrained sparse attention and a tiny conditional decoder.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00173
ENGAGEMENT0.29
FRESHNESS1.13
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.80
ACCEL
+0.05
RETENTION
31.0%
PEAK 2026-08-17 · FORK-RETENTION 0.0% · 54 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
998
FOLLOWERS
169
OWNER ★
3,302

Engagement Signals

FORKS
145
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 54 / 54 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

OpenImagingLab/FlashVSR собрал 54 звёзд за окно, тогда как у автора всего 169 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 998. Это даёт surprise-индекс 0.00173 (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 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY1.803.67-1.87ABOVE 13%
RETENTION31.0%24.6%+6.3 PPABOVE 63%
FORKS145115+30ABOVE 56%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 19%