跨平台高性能推理与训练加速引擎，可直接加载 ONNX 模型，兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架导出，解决模型在不同硬件上高效部署的问题。

基于 Kokoro 模型和 ONNX Runtime 的轻量级语音合成方案，用 Python 就能在本地跑出高质量 TTS，省去复杂环境配置。

把 PaddleOCR 的模型转成 ONNX 推理，彻底摆脱 PaddlePaddle 框架依赖，轻量部署、推理速度很快，适合做通用 OCR、表格识别和车牌识别。

把 PaddlePaddle 训练好的模型导出成 ONNX 格式，方便用 ONNX Runtime 等推理引擎部署，覆盖分类、检测、OCR 等模型。

把微软 ONNX Runtime 封装成 Go 库，让 Go 程序能直接加载和推理 ONNX 模型，省去跨语言调用的麻烦。

预训练的企业级语音活动检测（VAD）模型，能精准切分音频中的说话段与静音段，支持 ONNX 和 PyTorch 部署，适合语音识别、语音指令等场景的前置处理。

基于 ONNX Runtime、OpenVINO、PaddlePaddle 等多家推理后端的 OCR 工具包，支持多语言识别，方便在不同硬件上快速部署文字检测与识别。

OBS 直播/录屏插件，用 ONNX Runtime 做实时人像背景分割，一键抠掉摄像头背景换成任意画面。

一个轻量级 C++ AI 工具包，集成 100+ 模型，支持 MNN、ONNX Runtime 和 TensorRT 推理，覆盖目标检测、分割、Stable Diffusion、人脸融合等任务。

基于 ONNX Runtime 和 DirectX 12 的图像/视频 AI 超分工具，带图形界面，支持 N 卡、A 卡和 Intel 显卡，可降噪、去压缩伪影，适合修复动漫和漫画素材。

用 Rust 封装 ONNX Runtime，让 ONNX 模型在 Rust 里跑推理和训练都很快，适合需要低延迟、无 Python 依赖的部署场景。

轻量级裸露内容检测模型，可识别图片中的 NSFW 内容，支持 Keras 和 ONNX Runtime 推理，适合做内容审核和过滤。

面向 Windows 开发者的开源示例库，演示如何用本地模型和 API 给 Windows 应用加上 AI 能力，覆盖 ONNX Runtime、DirectML 和 NPU 加速。

在 CPU 上实时做人脸检测和面部关键点跟踪，附带 Unity 集成，适合做虚拟形象、动捕这类不需要 GPU 的场景。

一款简单易用、高性能的 AI 部署框架，支持 ONNX Runtime、MNN、昇腾等多种推理后端，用低代码方式把深度学习模型和生成式 AI 应用部署到各类硬件上。

在 Node.js/TypeScript 里通过 ONNX Runtime 本地跑 Laya 这个兼容 Jev 的开源 System-1 决策模型，做分类和推理，不用依赖云端。

把 YOLOv5 模型部署到 TensorRT、LibTorch、ONNX Runtime、TVM、NCNN 等推理后端的运行时工具链，省去自己写适配代码。

轻量级车牌文字识别 OCR 模型，支持 Keras、JAX 和 ONNX Runtime，可快速集成到车牌识别流水线中。

为 VapourSynth 视频处理框架提供 CPU/GPU 高效推理运行时，内置 waifu2x、Real-ESRGAN、RIFE、Real-CUGAN 等超分、降噪、插帧模型，方便在视频后期流程里直接调用。

面向 NVIDIA GPU 的深度学习推理调优工具包，帮助把训练好的模型调优并部署到 TensorRT、ONNX Runtime 等推理后端上跑得更快。

把 YOLOX 目标检测封装成 ROS2 节点，支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT、TFLite 等多种推理后端，方便机器人项目直接接入实时检测。

用 Rust 封装 ONNX Runtime 跑 Ultralytics YOLO 推理，支持 CUDA、CoreML、OpenVINO 等 GPU 后端，还带命令行和 WebGPU/WASM，方便在本地或浏览器里做目标检测、分割、姿态估计。