Github Trends®
8833 findingsmedian surprise 0.00433window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #287 · 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

SURPRISE0.12
ENGAGEMENT0.35
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
46% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
17.33
ACCEL
-0.50
RETENTION
73.8%
PEAK 2026-09-10 · FORK-RETENTION 40.0% · 52 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
100
FOLLOWERS
33
OWNER ★
673

Engagement Signals

FORKS
9
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 52 / 52 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Open-Debin/MM2Latent собрал 52 звёзд за окно, тогда как у автора всего 33 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 100. Это даёт surprise-индекс 0.12 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 40.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8833 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.060.00+0.06ABOVE 97%
VELOCITY17.335.67+11.67ABOVE 83%
RETENTION73.8%45.9%+27.9 PPABOVE 80%
FORKS9343-334ABOVE 6%
SURPRISE0.120.00+0.12ABOVE 95%