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
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最低操作系统版本：Windows 10, 版本1809 (10.0; 构建17763) 或更高版本。
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架构：支持x64和ARM64。
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内存：至少推荐16GB。
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磁盘空间：至少推荐20GB的空闲空间。
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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？
- 图像识别与分析：
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使用 AI 模型识别图像中的对象、场景和活动。
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对图像进行分类和标注。
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实现图像增强和风格转换。
- 自然语言处理（NLP）：
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文本翻译和语言检测。
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情感分析和文本摘要。
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聊天机器人和问答系统。
- 音频分析：
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语音识别和语音合成。
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音乐识别和音频分类。
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语音命令和交互式语音响应系统。
- 视频分析：
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视频内容分析，如动作识别和场景变化检测。
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实时视频处理和增强。
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视频内容的自动标注和分类。
- 数据增强：
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通过 AI 技术生成合成数据，用于训练和测试机器学习模型。
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数据去噪和异常检测。
- 个性化推荐系统：
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根据用户行为和偏好提供个性化内容推荐。
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产品推荐和用户行为预测。
- 自动化和机器人技术：
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利用 AI 模型进行路径规划和避障。
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机器人视觉和交互。
- 健康与医疗：
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医疗影像分析，如X光和MRI图像识别。
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疾病预测和健康监测。
- 教育与学习：
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智能教育软件，提供个性化学习路径。
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自动化评分和学习分析。
- 游戏和娱乐：
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游戏中的 AI 对手和 NPC（非玩家角色）行为。
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交互式故事讲述和动态内容生成。
- 安全与监控：
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人脸识别和生物识别技术。
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异常行为检测和安全警报。
- 商业智能与分析：
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市场趋势分析和预测。
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客户细分和销售预测。
05 项目地址
https://github.com/microsoft/ai-dev-gallery
- End -
更多开源项目： https://github.com/bianchenglequ/NetCodeTop
