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TensorStack

TensorStackは、saddam213が公開しているオープンソースの画像プロジェクトです(GitHub: saddam213/TensorStack)。GitHubスターは44、フォークは18で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月2日です。

C# generative AI SDK — text, image, video and audio via ONNX

💎 隠れた名作★ 44 スター⑂ 18 フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
saddam213/TensorStack
GitHubスター
44
フォーク
18
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月2日
カテゴリ
画像
掲載タイプ
隠れた名作 — あまり知られていないプロジェクトのための短めのページ
公式サイト
GitHub
// 仕組み

仕組み

  1. Add the NuGet package

    Reference TensorStack in your .NET project.

  2. Choose a modality

    Text, image, video or audio generation.

  3. Load a model

    Use ONNX models like Stable Diffusion or Phi-3.

  4. Generate in-process

    Run inference right inside your app.

// 機能

選ばれる理由

Four modalities

Text, image, video and audio.

C# native

No Python sidecar needed.

ONNX Runtime

Portable, fast inference.

DirectML

GPU acceleration on Windows.

Phi-3 text

Compact LLM support.

Apache licensed

Commercial-friendly open source.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/saddam213/TensorStack.git
    cd TensorStack
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains TensorStack?

It is an open-source project at saddam213/TensorStack with 162 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Is TensorStack free for commercial use?

Apache 2.0 licensed — commercial use allowed with attribution.

Do I need Python?

No — it is a native C# SDK.

Which image models work?

ONNX models including Stable Diffusion variants.

Does it use the GPU?

Yes — via ONNX Runtime providers including DirectML.

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