想要开发AI产品的.Net程序员机会来了，这个项目应该好好研究。

虽然说大模型基本都有提供网络API，但肯定没有直接使用本地模型速度快。

最近微软官方新推出AI Dev Gallery开源项目，可以帮助Windows开发人员学习如何将具有本地模型和API的AI添加到Windows应用程序中。

01 项目简介

AI Dev Gallery集成了来自微软自家和第三方平台（如Hugging Face、GitHub）的预训练AI模型。

该项目核心特点有：

1、支持从GitHub和HuggingFace等知名平台上下载AI模型。

2、超过25种不同场景下，通过交互式样本测试不同的AI模型，涵盖文本、图像、音频和视频等多种应用案例。

3、每一个示例都有完整的代码，查看每个示例的所有相关代码和库引用，方便开发者更好地理解和应用。

4、根据设备性能，可以灵活选择在CPU或GPU上运行模型。

02 运行环境要求

• 最低操作系统版本：Windows 10, 版本1809 (10.0; 构建17763) 或更高版本。

• 架构：支持x64和ARM64。

• 内存：至少推荐16GB。

• 磁盘空间：至少推荐20GB的空闲空间。

• GPU：推荐8GB的VRAM用于在GPU上运行示例。

03 项目截图

1、示例分为文本、代码、图像等。

2、下载模型

3、方便查看最新模型列表，可以看到模型的大小，它是在CPU上运行还是在GPU上运行，以及相关的许可证。选择最适合您的机器的型号。

4、C#示例代码

5、模型详细介绍

6、删除和管理模型

AI Dev Gallery仍在开发中，计划添加更多示例和功能，以进一步提升体验。

04利用AI Dev Gallery，我们可以做什么？

1. 图像识别与分析：

• 使用 AI 模型识别图像中的对象、场景和活动。

• 对图像进行分类和标注。

• 实现图像增强和风格转换。

3. 自然语言处理（NLP）：

• 文本翻译和语言检测。

• 情感分析和文本摘要。

• 聊天机器人和问答系统。

5. 音频分析：

• 语音识别和语音合成。

• 音乐识别和音频分类。

• 语音命令和交互式语音响应系统。

7. 视频分析：

• 视频内容分析，如动作识别和场景变化检测。

• 实时视频处理和增强。

• 视频内容的自动标注和分类。

9. 数据增强：

• 通过 AI 技术生成合成数据，用于训练和测试机器学习模型。

• 数据去噪和异常检测。

11. 个性化推荐系统：

• 根据用户行为和偏好提供个性化内容推荐。

• 产品推荐和用户行为预测。

13. 自动化和机器人技术：

• 利用 AI 模型进行路径规划和避障。

• 机器人视觉和交互。

15. 健康与医疗：

• 医疗影像分析，如X光和MRI图像识别。

• 疾病预测和健康监测。

17. 教育与学习：

• 智能教育软件，提供个性化学习路径。

• 自动化评分和学习分析。

19. 游戏和娱乐：

• 游戏中的 AI 对手和 NPC（非玩家角色）行为。

• 交互式故事讲述和动态内容生成。

21. 安全与监控：

• 人脸识别和生物识别技术。

• 异常行为检测和安全警报。

23. 商业智能与分析：

• 市场趋势分析和预测。

• 客户细分和销售预测。

05 项目地址

https://github.com/microsoft/ai-dev-gallery

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​转自https://www.cnblogs.com/chingho/p/18646910