欢迎来到 OnnxStack！

OnnxStack 正在改变 .NET 中的机器学习，它无缝集成了 ONNX Runtime 和 Microsoft ML，使您能够在 .NET 生态系统内构建、部署和执行机器学习模型。告别 Python 依赖，拥抱为 .NET 量身定制的智能应用新时代。

欢迎使用 OnnxStack 实现无 Python 的 AI 集成！

项目

OnnxStack.Core

使用 C# 和 ONNX Runtime 进行模型推理

Nuget

OnnxStack.Core 是一个 .NET 库，旨在简化与 OnnxRuntime C# API 的交互。该项目简化了 OrtValues 的创建和处理，并提供了加载和运行各种模型推理的简单服务。通过专注于提高开发人员的效率，该库抽象了复杂性，使 OnnxRuntime 能够更顺畅地集成到 .NET 应用程序中。

更多信息和示例可以在 OnnxStack.Core 项目的 README 中找到。

OnnxStack.StableDiffusion

使用 C# 和 ONNX Runtime 进行 Stable Diffusion 推理

Nuget

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：

文本生成图像
图像生成图像
图像修复
视频生成视频
ControlNet

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

StableDiffusion 1.5
StableDiffusion Inpaint
StableDiffusion ControlNet
Stable-Cascade
SDXL
SDXL Inpaint
SDXL-Turbo
LatentConsistency
LatentConsistency XL
Instaflow

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

OnnxStack.ImageUpscaler

使用 C# 和 ONNX Runtime 进行图像放大 Nuget

OnnxStack.ImageUpscaler 是一个旨在通过高级放大技术提升图像质量的库。利用 OnnxStack.Core，该库提供了无缝集成以增强图像分辨率，并支持多种放大模型，使开发人员能够改善图像清晰度和质量。无论您是在进行图像处理、内容创作，还是任何需要增强视觉效果的应用，ImageUpscale 项目都能提供高效且高质量的放大解决方案。

更多信息和示例可以在 OnnxStack.ImageUpscaler 项目的 [README](https://github.com/TensorStack-AI/OnnxStack/blob/master/OnnxStack.ImageUpscaler/README.md 中找到。

OnnxStack.ImageRecognition

使用 ResNet50v2 和 ONNX Runtime 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能够精确地对图像进行分类，非常适合于各种平台和硬件加速器上的对象检测、内容过滤和图像标记等任务。借助 ResNet50v2 和 ONNX 集成，轻松实现高质量图像识别。

正在进行中

OnnxStack.ObjectDetection

使用 Faster RCNN 深度学习、C# 和 ONNX Runtime 进行对象检测

通过集成 RCNN（基于区域的卷积神经网络）和 ONNX，为您的应用启用强大的对象检测功能。这种强大的组合允许您准确地定位和分类图像中的对象。无论是用于监控、自动驾驶车辆还是内容分析，RCNN 和 ONNX 集成都能在各种平台和硬件上提供高效且精确的对象检测，确保您的解决方案在识别和定位图像中的对象时表现出色。

正在进行中