今天开源文生视频项目Open-Sora又上榜，还有一个虚拟试穿/换衣的项目，感觉模特小姐姐们都要用不上了……然后看到生数科技联合清华大学发布的国内首个Sora级视频模型Vidu的新闻。不妨大胆地想象一下：当《头号玩家》中的时代真的来到我们身边，你，能接受么？……说明：前面部分是之前介绍过的老仓库，后面是近日新仓库。仓库前面加上 https://github.com/ 即是网址。
网址：https://github.com/SAWARATSUKI/ServiceLogos
点评： 这是一个由仓库作者绘制的大量编程语言、开发框架的可爱Logo，码农中的艺术家，啥也不说了，来一览缩略图吧，感兴趣的，可以把自己开发工具（VSC等）中的图标都换掉，给自己一些免费的“小确幸”吧
网址：https://github.com/cohere-ai/cohere-toolkit
点评： Cohere Toolkit 是一个开源工具集，提供了一系列预构建的组件，使用户能够快速构建和部署RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）应用程序。工具集支持在Microsoft Azure平台上一键部署，也可以在本地通过Docker进行部署。它包含了一个用Next.js构建的Web应用程序，还内置了一个简单的SQL数据库来存储对话历史。看下演示和架构吧：
网址：https://github.com/zk-Call/zkp-hmac-communication-js
点评： 这个叫“zk-Call & Labs”的仓库，是一个用JavaScript实现的“零知识证明”（Zero-Knowledge Proofs，简称ZKPs）的代码库。该库特别关注使用基于哈希的消息认证码（HMAC）进行通信的零知识证明。它提供了一个实验性的实现，主要基于Schnorr协议，并加入了状态种子以增强安全性。该库旨在帮助用户在不泄露敏感信息（如密码或哈希值）的情况下，通过加密协议验证声明的真实性。此外，该库还探讨了椭圆曲线（Elliptic Curves）的概念，并提供了一个简单的JavaScript API，用于创建和验证零知识证明。它包含了几个核心组件，如ZeroKnowledgeParams、ZeroKnowledgeSignature、ZeroKnowledgeProof和ZeroKnowledgeData，这些组件有助于在不牺牲隐私的前提下，安全地验证身份和数据。该库的目的是提供一个安全的身份验证框架，特别是针对需要验证基于文本的秘密（如密码）的应用场景。它通过结合零知识证明和HMAC，为消息传递应用提供了一个强大的安全认证解决方案，确保了通信的保密性、完整性和真实性。最后，仓库还包含了一些示例代码，展示了如何在实际应用中使用这些API进行安全通信和身份验证。
网址：https://github.com/Doriandarko/maestro
点评： Maestro是一个Python脚本，使用Anthropic API来展示AI辅助的任务分解和执行工作流程。它利用Claude 3的Opus和Haiku两个AI模型将目标分解为子任务，然后执行每个子任务，最后将其结果整合为一个连贯的最终输出。包括如下一些新特性：本地运行：通过Ollama平台，Maestro现在可以本地运行。GROQ支持：通过Groq API快速响应，增强Maestro的能力。搜索功能：Claude Opus在创建子任务时会进行搜索，以找到最佳答案帮助子代理解决问题。GPT-4支持：在maestro-gpt.py中添加了对GPT-4的支持。功能包括：使用Opus模型将目标分解为可管理的子任务。使用Haiku模型执行每个子任务，并提供之前子任务的记忆以供上下文。使用Opus模型将子任务结果整合为最终输出。生成详细的交换日志，记录整个任务分解和执行过程。将交换日志保存为Markdown文件，方便查阅。使用改进的提示来更好地评估任务完成情况。在处理代码项目时创建代码文件和文件夹。安装配置：安装Python。有Anthropic的API Key。必要的Python包：anthropic和rich。
网址：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
点评： Open-Sora是一个完全开源的高效复现类Sora视频生成方案，之前介绍过，3月18号发布1.0版本。现在网站上也有些视频Demo。
网址：https://github.com/zyronon/douyin
点评： douyin-vue 是一个开源项目，模仿了抖音（TikTok）的移动端短视频应用，相似度高达90%。它使用了Vue 3、Vite 5和Pinia等前端技术构建，数据和视频内容均存储在本地，通过axios-mock-adapter库模拟后端请求。项目提供了在线访问链接，以及快速部署至Vercel的指南。开发者还提供了本地开发步骤，以及数据来源的说明。此外，项目鼓励社区贡献，欢迎提出功能建议或提交代码。项目遵循GPL许可协议。看下作者放在主页上的截图，看这满屏的小姐姐、大长腿，作者肯定是个直男没跑了
网址：https://github.com/apache/seatunnel
点评： Apache SeaTunnel 是一个下一代分布式、超高性能、易扩展、用于海量数据(离线&实时)同步和转化的数据集成平台。值得骄傲的是，它是Apache基金会中第一个诞生自中国、由中国人主导的数据集成平台项目！它以高效和稳定著称，被众多公司信赖。SeaTunnel支持多种数据源和同步场景，如实时、CDC和全量数据库同步，同时注重资源效率和数据质量监控。它具备超过100种连接器，支持批流一体、分布式快照算法，以及多引擎（如SeaTunnel Zeta Engine、Flink和Spark）运行。SeaTunnel还提供实时监控和两种作业开发方法，并通过SeaTunnel Web项目支持可视化作业管理。它遵循Apache 2.0许可协议，适用于商业用途，并提供丰富的文档和社区支持。
网址：https://github.com/github-copilot-resources/copilot-metrics-viewer
点评： Github Copilot是推出和商业化最早的编码AI辅助工具之一。我在推出之初就试用过，辅助编码确实高效，不过6个月试用期过后就没再用过，目前国内外各种免费的编程辅助AI工具太多，暂时也就用不上了。这是一个GitHub Copilot的度量查看器开源项目，它通过图表展示与GitHub Copilot相关的各种度量数据，帮助用户清晰地理解和分析GitHub Copilot的影响和采用情况。主要图表包括接受率、总建议数、总接受数、总建议行数、总接受行数和活跃用户数。此外，还提供了按语言分类的分析和Copilot聊天指标。
网址：https://github.com/yisol/IDM-VTON
点评： 这个开源仓库名为IDM-VTON，它是一个用于真实环境，尤其是在野外环境中，虚拟试穿（虚拟换衣）的扩散模型改进项目。项目提供了演示模型和推理代码，但训练代码尚未完成。用户可以通过克隆仓库并设置环境来准备数据和进行推理。它支持两个数据集：VITON-HD和DressCode，提供了详细的数据准备和推理步骤。演示链接在抱抱脸上：https://huggingface.co/spaces/yisol/IDM-VTON