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thu-ml의 추적 중인 오픈소스 리포지토리를 스타 수 순으로 보여줘요.

리포지토리 10개

#1
tianshou ↗@thu-mlPython
우아한 PyTorch 심층 강화학습 라이브러리입니다.
★ 10,955+10최근 7일 스타 변화
#2
SageAttention ↗@thu-mlCuda
[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention은 언어, 이미지, 비디오 모델 전반에서 엔드투엔드 메트릭 손실 없이 FlashAttention 대비 2~5배의 속도 향상을 달성합니다.
★ 3,699+14최근 7일 스타 변화
#3
TurboDiffusion ↗@thu-mlPython
TurboDiffusion: 비디오 디퓨전 모델을 위한 100~200배 가속
★ 3,634+6최근 7일 스타 변화
#4
RoboticsDiffusionTransformer ↗@thu-mlPython
양손 조작을 위한 디퓨전 파운데이션 모델, RDT-1B
★ 1,784+3최근 7일 스타 변화
#5
Motus ↗@thu-mlPython
Motus 공식 코드: 통합 잠재 액션 월드 모델
★ 1,260+11최근 7일 스타 변화
#6
SpargeAttn ↗@thu-mlCuda
[ICML2025] SpargeAttention: 모든 모델의 추론을 가속화하는 학습 없는 희소 어텐션(sparse attention).
★ 1,045+1최근 7일 스타 변화
#7
Causal-Forcing ↗@thu-mlPython
[ICML 2026] "Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation" 및 Causal Forcing++ 공식 코드베이스
★ 950+10최근 7일 스타 변화
#8
DiT-Extrapolation ↗@thu-mlPython
RIFLEx: A Free Lunch for Length Extrapolation in Video Diffusion Transformers (ICML 2025), UltraViCo (ICLR 2026) 및 UltraImage 공식 구현
★ 827+2최근 7일 스타 변화
#9
RDT2 ↗@thu-mlPython
RDT 2 공식 코드
★ 807+0최근 7일 스타 변화
#10
CRM ↗@thu-mlPython
[ECCV 2024] Convolutional Reconstruction Model을 사용하여 10초 만에 단일 이미지에서 3D 텍스처 메쉬 생성.
★ 696+0최근 7일 스타 변화

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