Ukázková galerie AI ve Windows
Kolekce ukázek, které demonstrují různé způsoby, jak vylepšit aplikace pro Windows pomocí místních modelů API a strojového učení (ML), místní hardwarovou akceleraci pomocí DirectML a použití cloudových rozhraní API.
Při použití funkcí umělé inteligence doporučujeme prozkoumat: Vývoj odpovědných generativních aplikací a funkcí umělé inteligence pro Windows.
Vylepšení aplikací pro Windows pomocí AI pomocí místních rozhraní API a modelů ML
Tyto ukázky vám pomůžou vylepšit aplikace pro Windows pomocí AI pomocí místních rozhraní API a modelů strojového učení.
Editor zvuku s technologií AI
GitHub repo: ukázka editoru zvuku AI
Popis: Editor zvuku využívající AI ukazuje vytvoření aplikace pro úpravu zvuku WinUI 3, která využívá AI ke spárování výsuvů zvuku s relevantním dotazem. Příkladem použití může být autor podcastu, který chce vytvořit krátké zvukové klipy svého obsahu pro propagaci na sociálních médiích. Ukázka používá k zpracování přepisu a sémantického vyhledávání odvozování místního modelu ML.
funkce : Odvozování místního modelu pomocí modulu runtime ONNX, šeptacího modelu, modelu vkládání
typ aplikace: C#, WinUI 3
Aplikace poznámek využívající AI
Popis: Tato aplikace pro pořizování poznámek využívající AI ukazuje použití rozhraní API, včetně rozpoznávání textu OCR, přepisu zvuku prostřednictvím místního modelu ML, sémantického vyhledávání prostřednictvím místního modelu vkládání vektorů, použití místního jazykového modelu s Phi3 pro shrnutí, automatické dokončování a odůvodnění textu a rozšířené generace vyhledávání (RAG) pro ukotvení jazykových modelů k reálným datům.
Funkce: Sémantické vyhledávání s místním modelem, přepis zvuku s místním modelem, lokální rozšíření generace (RAG) s Phi3, lokální shrnutí textu a odůvodnění s Phi3, extrakce textu z obrázků s rozhraní OCR API
typ aplikace: C#, WinUI 3
Retrieval Augmented Generation (RAG) s PDF soubory a Phi3
úložiště GitHub: RAG ANALYZÁTOR PDF UKÁZKOVÁ aplikace WPF
Popis: Tato ukázková aplikace WPF ukazuje, jak vytvořit prostředí s místním jazykovým modelem (například Phi3) a odpovídat na otázky týkající se obsahu v dokumentu PDF. Ukázka najde odpovědi tak, že před generováním odpovědi odkazuje na znalostní bázi mimo vlastní trénovací data modelu. Tento vzorec, nazývaný Retrieval Augmented Generation (RAG), je příkladem toho, jak zapojit jazykový model do reálných autoritativních dat.
Funkce: Generace rozšířená načítáním (RAG), Generativní AI ONNX Runtime, DirectML
typ aplikace: C#, WPF
Phi3 Generative AI Chat
Repozitář GitHub: Phi3 Chat WinUI 3 Ukázka
Popis: Tato ukázka aplikace WinUI 3 ukazuje, jak používat knihovnu ONNX Runtime Generative AI k vytvoření chatu s místním jazykovým modelem, konkrétně SM (Phi3 Small Language Model).
funkce : Phi3, ONNX Runtime Generative AI, DirectML
typ aplikace: C#, WinUI 3
Ukázka Windows Studio Effects
úložiště GitHub: ukázková aplikace Windows Studio Effects
Popis: V této ukázce kódu se dozvíte, jak ovládat efekty nástroje Camera Studio z vaší aplikace pro Windows. Zkontrolujte, jestli je v systému k dispozici podporovaná kamera (vyžaduje zařízení s NPU a integrovanou kamerou), poté získá a nastaví rozšířené ovládací prvky fotoaparátu přidružené k Windows Studio Effects, jako je rozostření pozadí, oprava oka pohledů a automatické rámování.
Funkce: Windows Studio efekty
typ aplikace: C#, WPF
Akcelerace místního hardwaru prostřednictvím DirectML
Hardwarově akcelerovaný Stable Diffusion na webu
repozitář GitHub: WebNN Stable Diffusion Turbo
Popis: Tato ukázka ukazuje, jak používat WebNN pro web s ONNX Runtime ke spuštění Stable Diffusion lokálně na GPU s DirectML. SD-Turbo je rychlý generativní model text-obrázek, který dokáže vytvářet fotorealistické obrázky z textového podnětu v rámci jednoho vyhodnocení sítě. V ukázce můžete vygenerovat obraz za 2 sekundy na AI počítačích pomocí rozhraní WebNN API, vyhrazeného rozhraní API nízké úrovně pro hardwarovou akceleraci inferencí neuronových sítí.
funkce : Místní generování obrázků, webNN, DirectML
typ aplikace: JavaScript, webové aplikace
Hardwarově akcelerované "Segment Anything" na webu
úložiště GitHub: WebNN Segment Anything
Popis: Tato ukázka ukazuje, jak pomocí WebNN a webového modulu ONNX Runtime lokálně spustit Segment Anything na GPU s DirectML. Segmentovat cokoli je nový model AI z Meta AI, který může "vyříznout" libovolný objekt. V ukázce můžete segmentovat libovolný objekt z nahraných obrázků.
funkce: Místní segmentace obrázků, WebNN, DirectML
typ aplikace: JavaScript, webové aplikace
S hardwarovou akcelerací Whisper na internetu
GitHub úložiště: WebNN Whisper Base
Popis: Tato ukázka ukazuje, jak používat WebNN s ONNX Runtime Web ke spuštění schopností převodu řeči na text modelu Whisper místně na GPU nebo NPU s DirectML. Whisper Base je předem natrénovaný model pro automatické rozpoznávání řeči (ASR) a překlad řeči. V ukázce můžete vyzkoušet funkci převodu řeči na text pomocí inference prováděné na zařízení, využívající rozhraní WebNN API a DirectML, zejména akceleraci NPU.
funkce: Místní převod řeči na text, WebNN, DirectML
typ aplikace: JavaScript, webové aplikace
Hardwarové akcelerované a předem optimalizované jazykové modely ONNX Runtime (Phi3, Llama3 atd.) s DirectML
Úložiště GitHub: příklady DirectML ve repozitáři Olive
popis: Tato ukázka ukazuje, jak spustit předem optimalizovaný jazykový model ONNX Runtime (ORT) místně na GPU s DirectML. Ukázka obsahuje pokyny k nastavení prostředí, stažení nejnovějších předem natrénovaných jazykových modelů pomocí rozhraní ORT Generate API a spuštění modelu v aplikaci Gradio.
funkce: Hardwarová akcelerace, GenAI, ONNX, ONNX Runtime, DirectML
typ aplikace: Python, Gradio
Hardwarové akcelerované modely PyTorch (Phi3, Llama3 atd.) s DirectML
Úložiště GitHub: PyTorch ukázky DirectML
Popis: Tato ukázka ukazuje, jak spustit jazykový model PyTorch místně na GPU s DirectML. Ukázka obsahuje pokyny k nastavení prostředí, stažení nejnovějších předem natrénovaných jazykových modelů a spuštění modelu v aplikaci Gradio. Tato ukázka podporuje různé opensourcové jazykové modely, jako jsou Llama models, Phi3-mini, Phi2 a Mistral-7B.
funkce: Hardwarová akcelerace, PyTorch, DirectML
typ aplikace: Python, Gradio
Vylepšení aplikací pro Windows pomocí AI pomocí cloudových rozhraní API
Další cloudové ukázky rozhraní API najdete v dokumentaci ke službám Azure AI.
Přidání dokončování chatu OpenAI do aplikace WinUI 3 / Windows App SDK
Kurz: Přidání dokončování chatu OpenAI do aplikace WinUI 3 / aplikace sady Windows App SDK
Popis: Integrujte možnosti dokončování chatu OpenAI do desktopové aplikace WinUI 3 / Windows App SDK.
Vlastnosti: Dokončení chatu OpenAI
typ aplikace: C#, WinUI 3
Přidání DALL-E do desktopové aplikace WinUI 3 / Windows App SDK
Návod: Přidejte DALL-E do desktopové aplikace WinUI 3 / Windows App SDK
Popis: Integrujte možnosti generování imagí OpenAI DALL-E do desktopové aplikace WinUI 3 / Windows App SDK.
Funkce: Generování obrázků
typ aplikace: C#, WinUI 3
Vytvoření aplikace pro doporučení s využitím .NET MAUI a ChatGPT
Tutorial: Vytvoření aplikace pro doporučení pomocí .NET MAUI a ChatGPT
Popis: Integrujte možnosti dokončování chatu OpenAI do desktopové aplikace .NET MAUI.
Funkce: Generování obrázků
typ aplikace: C#, .NET MAUI
Přidání DALL-E do desktopové aplikace .NET MAUI pro Windows
Návod: Přidejte DALL-E do .NET MAUI aplikace pro Windows
Popis: Integrujte funkce generování imagí OpenAI DALL-E do desktopové aplikace .NET MAUI.
Funkce: Generování obrázků
typ aplikace: C#, .NET MAUI
Starší ukázky WinML
Repozitář GitHub: Ukázky WinML na GitHubu
popis: WinML se nadále podporuje, ale tyto ukázky nebyly aktualizovány tak, aby odrážely moderní použití AI.