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flutter-tflite

Flutter专用的TensorFlow Lite高效集成插件

TensorFlow LiteFlutter机器学习移动应用开发跨平台Github开源项目

flutter-tflite是Flutter生态系统中的TensorFlow Lite集成插件。它支持Android和iOS平台，可使用任何TFLite模型，并提供NNAPI和GPU加速。通过直接绑定TFLite C API，该插件实现低延迟操作，并提供类似TFLite Java和Swift的API。开发者可进行简单的模型推理，还能在独立isolate中运行以优化UI性能。

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介绍相关项目
react-native-fast-tflite - React Native TensorFlow Lite库，支持JSI和GPU加速
GPU DelegateGithubJSIReact NativeTensorFlow LiteVisionCamera开源项目
这是一个高效的React Native TensorFlow Lite库，支持JSI和零拷贝ArrayBuffers，采用低级C/C++ TensorFlow Lite核心API实现直接内存访问，支持运行时模型交换和GPU加速(CoreML/Metal/OpenGL)，并易于集成VisionCamera。该库允许轻松添加和加载TensorFlow Lite模型，支持从本地文件系统或远程URL加载模型，非常适合需要高效且灵活AI推理功能的React Native开发者，在应用中实现先进的计算机视觉和AI功能。
flutter - Google开源跨平台UI框架 实现高效美观应用开发
FlutterGithubGoogle开源项目用户界面移动应用开发跨平台开发
Flutter是Google开发的开源UI框架，支持移动、Web和桌面应用的单一代码库开发。框架提供丰富的widgets和热重载功能，采用硬件加速的2D图形引擎。基于Dart语言，Flutter可编译为多平台本地代码，具备高性能和可扩展性。开发者能够借助Flutter高效创建美观流畅的用户界面，显著提升开发效率。
flutter_tts - 一个 flutter 文本转语音插件
Githubflutter_ttsiOS安卓开源项目插件文本转语音
flutter_tts 是一个跨平台文本转语音插件，兼容Android、iOS、Web、Windows和macOS。它支持多种功能，包括语言选择、语速、音调与音量调节，满足广泛的应用场景和开发需求。
ChineseTtsTflite - Kotlin与TensorFlow Lite构建的离线中文文本转语音引擎
FastSpeechGithubTFLite模型TensorFlowTTS开源项目文字转拼音离线使用
ChineseTtsTflite，一个结合了Kotlin、JetPack Compose与TensorFlow Lite技术的文本转语音引擎，实现了离线功能。包含FastSpeech和Tacotron两种模型以适应不同设备的性能需求。同时提供详细的自定义编译指引与TensorFlow Lite裁剪选项，可有效减少应用体积，适合多种开发场景。
onnx2tflite - 优化ONNX模型到TensorFlow Lite的转换工具，具备高一致性和自动通道对齐功能
GithubKerasONNXPyTorchTFLite开源项目转换
onnx2tflite工具实现从ONNX到TensorFlow Lite和Keras的快速高效模型转换。它具备高一致性，平均误差低于1e-5，速度比其他工具提高30%。支持自动转换PyTorch和TensorFlow格式，并能输出FP16和UINT8定量模型。用户还可以自定义操作符，提升模型转换和部署的灵活性。
fonnx - 跨平台加速Flutter应用的ONNX模型运行库
FONNXFlutterGithubONNX开源项目机器学习模型跨平台开发
FONNX是一个专为Flutter设计的跨平台ONNX模型运行库，支持在iOS、Android、Web等多个平台上原生执行机器学习模型。该库充分利用各平台的本地加速能力，如iOS的CoreML和Android的Neural Networks API，显著提升机器学习应用的性能。FONNX不仅支持直接使用Hugging Face的ONNX模型，还提供了将PyTorch、TensorFlow等格式模型转换为ONNX的便捷工具。
awesome-flutter - Flutter跨平台开发资源和工具全面指南
FlutterGithubGoogleUI开发开源项目移动应用跨平台
这是一个全面的Flutter开发资源列表,涵盖了从入门到高级的各个方面。包含高质量的文章、视频教程、UI组件、插件和框架等内容,为开发者提供了学习和使用Flutter的完整指南。列表由社区维护更新,助力开发者高效构建跨平台应用。
ai-edge-torch - PyTorch模型转TensorFlow Lite的开源解决方案
AI Edge TorchGithubPyTorchTensorFlow Lite开源项目模型转换移动设备部署
ai-edge-torch是一个开源Python库，用于将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite格式。它支持在Android、iOS和IoT设备上本地运行模型，提供广泛的CPU支持和初步的GPU、NPU支持。该项目还包含生成式API，用于优化大型语言模型在设备端的性能。ai-edge-torch与PyTorch紧密集成，为边缘AI开发提供了实用的工具。
Android-TensorFlow-Lite-Example - 在Android应用中集成TensorFlow Lite的介绍，用于通过相机图像进行对象检测
AndroidGithubTensorFlow Lite对象检测应用程序开源项目机器学习
该项目展示了如何在Android应用中集成TensorFlow Lite，用于通过相机图像进行对象检测。这是一个适合学习和实际应用的机器学习示例项目。
aub.ai - Flutter包实现设备本地生成式AI与离线文本生成
AIAubAIFlutterGithub开源项目本地AI跨平台
AubAI是一个Flutter/Dart包，为应用提供设备本地的生成式AI功能，包括离线文本生成。该包支持macOS、Windows、Linux、Android、iOS和iPadOS等多个平台。AubAI设计简洁，易于使用，鼓励开源社区参与，并提供应用示例和教程。通过集成llama.cpp库，AubAI使开发者能够在Flutter项目中便捷地使用先进AI模型。
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