GitHub 一周熱點匯總第10期(2024/02/11-02/17) ，梳理每周熱門的GitHub專案，了解熱點技術趨勢，來看看這周的熱門專案。
#1 MoneyPrinter
這個專案的名字真是太直白了 MoneyPrinter ，本專案是利用多種AI工具來最終實作輸入期望的文本，自動輸出影片短片的效果。
作者的想法非常的直白和落地，就是透過python將一些現有的技術進行整合，最終實作一個可用的效果。其實專案的內容非常簡單直白，核心只有幾個python檔。
來說說作者的實作思路，很值得大家借鑒。
怎麽樣，看起來似乎很簡單，很多事情都是一樣，做了就不難。
下面是它的GitHub star，看來外國的友人們也很喜歡專案的實操精神。
#2 pkl
這是一個蘋果的開源專案，Pkl（發音為 Pickle ）是一種配置即程式碼語言，具有豐富的驗證和工具。它可以用作命令列工具、軟件庫或構建外掛程式。Pkl 的規模可以從小到大、從簡單到復雜、從臨時配置任務到重復配置任務。
建立 Pkl 是因為他們相信配置最好用專用配置語言來表達；靜態配置格式和通用程式語言的混合。
目前的使用場景主要包括生成靜態配置和應用程式執行時配置*。*目前主持的語言包括了Java，Kotlin，Swift和go
Pkl支持輸出的格式包括如下：
並且 Pkl 為配置內容提供更好的驗證支持，以便在部署前發現內容的錯誤。
#3 StableCascade
Stable Cascade 是由 StabilityAI釋出了新的一代文生圖模型，Stable Cascade是基於Wuerstchen架構包含三階段的文生圖擴散模型，相比Stable Diffusion XL，它不僅更快而且效果更好。
本專案是Stable Cascade的官方程式碼庫。我們提供訓練和推理指令碼，以及可以使用的各種不同模型。
Stable Cascade 在視覺和評估方面都取得了令人印象深刻的結果。根據我們的評估，在幾乎所有比較中，Stable Cascade 在快速對齊和美觀質素方面都表現最好。上圖顯示了使用部份提示（連結）和審美提示相結合的人類評估結果。具體來說，將 Stable Cascade（30 個推理步驟）與 Playground v2（50 個推理步驟）、SDXL（50 個推理步驟）、SDXL Turbo（1 個推理步驟）和 Würstchen v2（30 個推理步驟）進行了比較。
Stable Cascade 對效率的關註透過其架構和更高壓縮的潛在空間得到了證明。盡管最大的模型比 Stable Diffusion XL 多包含 14 億個參數，但它仍然具有更快的推理時間，如下圖所示。
Stable Cascade由三個模型組成：Stage A、Stage B和Stage C，代表生成影像的級聯，因此得名「Stable Cascade」。A 階段和 B 階段用於壓縮影像，類似於穩定擴散中 VAE 的工作。然而，如前所述，透過此設定可以實作更高的影像壓縮。此外，階段 C 負責在給定文本提示的情況下生成小的 24 x 24 潛伏。下圖直觀地展示了這一點。請註意，階段 A 是 VAE，階段 B 和 C 都是擴散模型。
#4 ml-mgie
本專案是由蘋果推出的一款開源人工智能模型 ，能夠基於多模態大語言模型（multimodal large language models，MLLM）來解釋使用者命令，並處理各種編輯場景的像素級操作，比如，全域照片最佳化、本地編輯、Photoshop 風格的修改等。
Apple ML-MGIE 的主要特性
#5 free-for-dev
本專案整理了一個針對開發者提供免費套餐的服務集合，包含SaaS、PaaS、IaaS 等多個方面，幫助開發者可以快速的找到自己需要的資源。
因為免費的開發資源範圍很廣，專案保持專註性，主要針對的人群是基礎設施開發人員（系統管理員、DevOps 從業人員等），這類使用者可以更好在本專案中發現價值。以下是一部份的目錄，內容還是很多的。
這裏也要提醒國內的開發者一句，這個專案包括的內容主要還是針對海外，如果你做出海業務應該非常適合，如果你是完全的國內開發，需要更加仔細的篩選合適自己的內容。
