用 Python 把多路视频流、多个模型和多块 GPU 串起来做实时视频分析，底层靠 CUDA、TensorRT 和 DeepStream 加速，适合搭建高吞吐的视觉推理流水线。
本地运行的网络录像机，接入 IP 摄像头后实时做目标检测，识别到人、车等对象再触发录像和 MQTT 通知，画面不出家门。
基于 .NET 8 的 C# 视觉推理库，用 ONNX Runtime 或 TensorRT 跑 YOLO 模型，支持图像和实时视频的分类、检测、OBB、分割与姿态估计。
基于 GStreamer 和 OpenGL 的实时视频混合器，可对多路视频源做现场切换、合成与播放，适合演出、直播等需要实时画面调度的场景。
Yume 是一个交互式世界模型，支持文本或图像驱动实时视频生成，可用于构建可交互的虚拟场景。
面向 VJ 的实时视频艺术软件，支持节拍检测、GIF 与 YouTube 视频播放及 OpenGL 着色器特效，专为 Linux 和 macOS 现场演出设计。
纯 Python 实现的跨平台高性能 FFmpeg 实时视频帧解码器，为计算机视觉和视频处理提供低延迟的帧读取能力。