OnnxStack 文生图生图实时绘画抹除等综合性AI绘画软件

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ONNX RuntimeOnnxStack 转变了 .NET 中的机器学习，与和无缝集成Microsoft ML，该库使您能够完全在 .NET 生态系统中构建、部署和执行机器学习模型。告别Python依赖，拥抱.NET量身定制的智能应用新时代

欢迎使用 OnnxStack 的免 Python AI 集成！

项目

OnnxStack.Core

使用 C# 和 ONNX 运行时进行模型推理

OnnxStack.Core是一个 .NET 库，旨在促进与OnnxRuntimeC# API 的无缝交互。该项目简化了创建和处理，OrtValues并提供了在各种模型上加载和运行推理的简单服务。该库专注于提高开发人员效率，抽象了复杂性，从而可以更顺利地集成OnnxRuntime到 .NET 应用程序中。

OnnxStack.Core更多信息和示例可以在项目自述文件中找到

OnnxStack.StableDiffusion

使用 C# 和 ONNX 运行时实现稳定的扩散推理

OnnxStack.StableDiffusion是一个用于 C# 中潜在扩散的 .NET 库，利用OnnxStack.Core，该库无缝集成了许多 StableDiffusion 功能，包括：

  • 文字转图像
  • 图像到图像
  • 图像修复

OnnxStack.StableDiffusion提供与多种模型的兼容性，包括

  • 稳定扩散 1.5
  • 稳定扩散修复
  • SDXL
  • SDXL 修补
  • SDXL-涡轮
  • 潜在一致性
  • 潜在一致性 XL
  • 即时流

OnnxStack.StableDiffusion更多信息可以在项目README中找到

代码和开发示例OnnxStack.StableDiffusion可以在这里找到Dev Examples

OnnxStack.ImageUpscaler

使用 C# 和 ONNX 运行时的图像放大器

OnnxStack.ImageUpscaler是一个旨在通过卓越的升级技术提高图像质量的库。利用OnnxStack.Core，该库提供了无缝集成以增强图像分辨率，并支持各种升级模型，使开发人员能够提高图像清晰度和质量。无论您是从事图像处理、内容创建还是任何需要增强视觉效果的应用程序，ImageUpscale 项目都能提供高效、高质量的升级解决方案。

OnnxStack.ImageUpscaler更多信息和示例可以在项目自述文件中找到

OnnxStack.ImageRecognition

使用 ResNet50v2 和 ONNX 运行时进行图像识别

利用 ResNet50v2 深度学习模型的准确性进行图像识别，与 ONNX 无缝集成以实现高效部署。这种组合使您的应用程序能够精确地对图像进行分类，使其成为跨各种平台和硬件加速器的对象检测、内容过滤和图像标记等任务的理想选择。通过 ResNet50v2 和 ONNX 集成轻松实现高质量图像识别。

工作正在进行中

OnnxStack.ObjectDetection

使用 C# 和 ONNX 运行时的 Faster RCNN 深度学习进行对象检测

使用与 ONNX 集成的 RCNN（基于区域的卷积神经网络）在您的应用程序中启用强大的对象检测。这种强大的组合使您能够准确定位图像中的对象并对其进行分类。无论是用于监控、自动驾驶汽车还是内容分析，RCNN 和 ONNX 集成都可以跨各种平台和硬件提供高效、精确的对象检测，确保您的解决方案在识别和定位图像中的对象方面表现出色。

工作正在进行中