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OnnxStack

高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态

ONNX Runtime机器学习.NETStableDiffusion图像处理Github开源项目

OnnxStack为.NET开发者提供了一个便捷的机器学习集成方案。它与ONNX Runtime和Microsoft ML无缝对接，支持Stable Diffusion、图像放大和对象检测等AI模型。开发者可以在.NET环境中直接构建和运行机器学习应用，不再依赖Python。这个框架大大简化了AI开发流程，是.NET生态系统中的一个重要补充。

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介绍相关项目
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
YoloDotNet - 基于C#的Yolov8和Yolov10实时目标检测库
GithubYoloDotNet图像处理对象检测开源项目性能优化深度学习
YoloDotNet是基于.NET 8的C#库，支持Yolov8和Yolov10模型进行实时目标检测。该库集成ML.NET和ONNX运行时，并支持CUDA GPU加速，提供分类、目标检测、OBB检测、分割和姿态估计等功能。YoloDotNet在CPU和GPU上均可高效运行，适用于各种计算机视觉应用场景。
OpenAI.Net - 库用于简便集成OpenAI API，支持.NET 6.0及以上和实时流处理
.NET CoreAPI集成C#GithubOpenAI.Net开源项目自然语言处理
这款.NET库通过简便的API实现与OpenAI自然语言处理工具的集成，支持.NET 6.0及以上版本，并保证定期更新与全面测试。它能有效管理HTTP客户端使用，防止套接字耗尽和DNS更新问题。同时，该库支持OpenAI流API，能够实时处理大数据量。适用于控制台、Web和Blazor应用，提供丰富的示例和教程，帮助开发者快速上手。
onnx-web - 简化ONNX模型运行的跨平台工具
AI绘图GithubStable Diffusiononnx-web图像生成开源项目硬件加速
onnx-web是一个简化ONNX模型运行过程的开源工具，支持AMD和Nvidia GPU加速以及CPU回退。它提供用户友好的Web界面，支持txt2img、img2img等多种diffusion管道。该工具允许添加自定义模型，融合LoRA等附加网络，并具有多阶段和区域提示功能。onnx-web还提供API接口，适用于各种创作需求。
CNTK - 深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN
CNTKGithubONNX开源开源项目深度学习神经网络
CNTK，微软的开源深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能，简化开发和训练流程，并完美支持ONNX，兼容多种AI框架。
axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet
C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目
该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。
Seq2SeqSharp - 基于.NET的跨平台深度学习框架，支持多种神经网络任务
GithubSeq2SeqSharp多平台支持开源项目张量运算深度神经网络自然语言处理
Seq2SeqSharp是基于.NET开发的深度学习框架，支持序列到序列、标注和分类等多种任务。该框架具有跨平台兼容性，可在CPU和GPU上运行，提供Transformer和LSTM等神经网络架构。它还包含性能优化、混合精度训练和多GPU并行等功能，适用于文本和图像处理。
onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具
Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析
ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。
onnx-mlir - 基于LLVM/MLIR的高性能神经网络编译器
GithubLLVMONNXONNX-MLIR人工智能开源项目编译器
ONNX-MLIR是一个开源编译器项目，旨在将ONNX神经网络模型转换为高效的可执行代码。该项目基于LLVM/MLIR技术，实现了ONNX标准，并提供ONNX方言、编译器接口、驱动程序和多语言运行时环境。ONNX-MLIR支持Linux、macOS和Windows等多个平台，并提供Docker镜像以简化开发和部署流程。通过优化ONNX图，ONNX-MLIR能够生成性能卓越的神经网络实现。
MKL.NET - 跨平台数学计算库 整合Intel MKL功能
.NET APIGithubMKL.NET开源项目矩阵运算英特尔MKL跨平台
MKL.NET作为跨平台.NET API，为Intel MKL提供接口。项目保持与MKL C开发者参考手册相近的语法，实现了矩阵代数、优化算法和统计函数等数学计算功能。设计开放且易用，通过GitHub Actions进行跨平台测试。MKL.NET采用NuGet包管理，支持多种运行时环境，是一个灵活的数学计算工具。
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