OnnxStack

在 .NET 中直接跑 Stable Diffusion,无需 Python 环境

OnnxStack 是一个基于 C# 和 ONNX Runtime 的 Stable Diffusion 推理框架,旨在为 .NET 开发者提供原生、高效的图像生成能力。它解决了在 C# 生态中难以直接使用 Stable Diffusion 模型的问题,通过 ONNX 模型格式和 DirectML 硬件加速,实现了文本生成图像、图像生成图像、局部重绘等核心功能。项目支持 txt2img、img2img、inpainting 等主流生成任务,并针对 Windows 平台进行了优化,能够利用 DirectML 在多种 GPU 上运行。其核心能力包括:模型加载与推理、多模型管理、提示词处理、采样器配置等,为 .NET 开发者提供了一个无需 Python 环境即可集成 AI 图像生成能力的解决方案。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 238
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队saddam213
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和修改,无在线服务,需自行部署。
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言C#
技术栈/模型csharp,diffusion,direct-ml,img2img,inpainting,net7,onnx-model,onnxruntime,stable-diffusion,txt2img
GitHub 星标★ 238
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-09-21 00:00:00
最近更新2026-07-12 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5

使用教程

核心亮点

  • 原生 C# 实现,.NET 开发者无需学习 Python 即可集成 AI 图像生成
  • 基于 ONNX Runtime 和 DirectML,支持多种 GPU 硬件加速,性能表现良好
  • 功能覆盖 txt2img、img2img、inpainting,满足常见图像生成需求

不足之处

  • 项目早期,星标少,文档和社区生态尚不完善
  • 依赖 ONNX 模型转换,模型获取和更新可能不如 Python 生态便捷

适用场景

  • .NET 桌面应用集成 AI 图像生成功能
  • 企业内部工具快速实现文生图或图生图能力
  • Windows 环境下利用 DirectML 进行本地推理

替代项目

Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、Diffusers

项目介绍

OnnxStack 是图像领域的开源项目,由 saddam213 开发,2023 年首次发布。

它收录于图像分类,该分类目前共有 837 个项目,GitHub 星标数为 238。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-07-12。Apache-2.0许可证,可免费使用和修改,无在线服务,需自行部署。

它主要面向的使用场景是:.NET桌面应用集成AI图像生成功能。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、Diffusers。

上一篇:kitchen-comfyui

下一篇:Skimmed_CFG

同类项目推荐

satori 开源

网页代码一键变高清图,放大不糊,不用截图

Enlightened library to convert HTML and CSS to SVG

★ 13967 2026-08-09
C2GAN 开源

用关键点精准控制图像生成,让AI画出你想要的结构

[ACM MM 2019 Oral] Cycle In Cycle Generative Adversarial Networks for Keypoint-Guide···

★ 70 2026-08-09
ComfyUI 开源

像搭积木一样连节点,生图流程自己搭

The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/node···

★ 134493 2026-08-09