RepoAlerts

Shuyun-Wang/MatAnyone-E

Modelo

¿Es de fiar?

Ten cuidado con este.

  • Avisos Revisa

    Muy nuevo: se creó hace 6 días. Espera un poco antes de instalarlo.

  • Estrellas de cuentas reales Sin datos

    Todavía no hemos comprobado si sus estrellas son falsas.

  • Activo Bien

    Último cambio ayer.

  • Licencia Cuidado

    Sin licencia: legalmente no puedes reutilizar el código, salvo que el README diga otra cosa.

Comprobaciones rápidas con datos públicos. Ayudan, pero no son una garantía.

Qué es

Código de investigación de MatAnyone-E, un método de matting de vídeo que usa propagación de memoria dispersa y un decodificador ligero para reducir el coste del matting de vídeo en alta resolución. El README recoge cifras de velocidad y memoria en vídeo 4K nativo; el código de…

Para quién es

Investigadores y desarrolladores de visión por computador que trabajan en matting de vídeo de alta resolución

Cómo usarlo

Pide a tu IA que lo instale

Pega esto en Claude, ChatGPT o tu asistente de programación.

Ayúdame a instalar y configurar Shuyun-Wang/MatAnyone-E en mi proyecto. Sigue su README: https://github.com/Shuyun-Wang/MatAnyone-E. Explícame cada paso y comprueba que es seguro antes de ejecutar nada.

Leer el README

Curva de estrellas

60De 0 a 60 estrellas entre el 22 oct 2026 y el 28 oct 2026.

Alternativas

Proyectos parecidos que cita su ficha. Cada enlace busca en el directorio.

Recibe alertas de repos como este

Te escribimos cuando algo de Herramientas creativas empiece a subir. Gratis, una vez por semana, solo lo que encaja.

21.750 repos de GitHub vigilados y ordenados cada hora. Cifras a 28 de octubre de 2026.

Qué te llega: un email los lunes con los repos que encajan, nunca más. Mira el de la semana pasada. Privacidad

Para quien mantiene el repo

Pon esta insignia en tu README. Muestra el puesto del repo en el radar, se actualiza cada hora y enlaza a esta página.

[![Shuyun-Wang/MatAnyone-E on RepoAlerts](https://repoalerts.com/badge/Shuyun-Wang/MatAnyone-E.svg)](https://repoalerts.com/repo/Shuyun-Wang/MatAnyone-E?ref=badge)
Compartir en X

  • code-video-model/CodeVideoModel

    Base de código de investigación para generar vídeos a partir de escenas Three.js editables. Produce código Three.js a partir de texto, renderiza vídeos de referencia, crea imágenes de referencia y eje

    Modelos e inferenciaPython · 685 estrellas · +88 esta semana · 47 días

  • Tencent-Hunyuan/Prism

    Un marco de investigación para entrenar de forma nativa modelos de generación conjunta de vídeo y audio con resoluciones de hasta 2K, mediante atención dispersa dinámica. Organiza los tokens en zonas

    ModeloModelos e inferenciaPython · 1409 estrellas · +757 esta semana · 37 días

  • OpenSenseNova/SenseNova-6.8-Code2Video

    Un modelo abierto, ajustado a partir de Qwen3.8-27B con un contexto de 512K, que crea y renderiza vídeos cortos generando código ejecutable. El repositorio ofrece los pesos del modelo, notas de despli

    ModeloModelos e inferenciaPython · 59 estrellas · +59 esta semana · 4 días

  • Xmax-AI/XmaxSDK-Web

    Un SDK en TypeScript para la generación interactiva de vídeo en tiempo real con modelos de Xmax. Cubre la entrada desde cámara o desde una imagen local, la transmisión de vídeo, la generación fotogram

    Herramientas creativasTypeScript · 65 estrellas · +4 esta semana · 37 días

  • HKUST-LongGroup/UniAVC

    Código de investigación de un modelo unificado que genera audio y vídeo conjuntos a partir de texto, realiza síntesis bidireccional entre modalidades y edita una o ambas modalidades mediante instrucci

    ModeloModelos e inferenciaPython · 266 estrellas · +231 esta semana · 28 días

  • xibushu/UniForge3D

    Implementación oficial de un método que genera activos 3D completos a partir de imágenes multivista dispersas y sin pose. Modela conjuntamente la reconstrucción y la generación en un espacio compartid

    Modelos e inferenciaPython · 455 estrellas · +75 esta semana · 18 días