Open Generative AI 完整上手指南本地部署 400 模型的开源 AI 图像与视频生成工作室【免费下载链接】Open-Generative-AIUnrestricted Open-source alternative to AI video platforms — Free AI image video generation studio with 600 models (Flux, Midjourney, Kling, Sora, Veo). No content filters. Self-hosted, MIT licensed.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AIOpen Generative AI 是一个开源的 AI 图像与视频生成工作室把 Flux、Midjourney、Kling、Sora、Veo 等 400 多个模型放进同一个可以自托管的界面里。它面向想要免费、无内容过滤、数据留在自己机器上的创作者和开发者采用 MIT 协议既能直接部署使用也能改造成自己的产品。除了云端模型桌面端还内置了本地推理让没有 GPU 服务器的用户也能在自己的电脑上直接出图。快速看懂它能做什么用户场景对应能力关键数据生成 / 编辑图片图像工作室文生图 / 图生图双模式70 文生图、70 图生图模型单次最多 14 张参考图制作视频视频工作室文生视频 / 图生视频85 文生视频、120 图生视频模型镜头级画面控制电影工作室虚拟相机参数6 类机身、11 种镜头、8mm–85mm 焦距、f/1.4–f/11 光圈角色对口型口型同步工作室9 个模型支持「肖像音频」「视频音频」两种模式批量自动化工作流工作室可视化流水线节点式拖拽编辑器 社区模板 交互试玩先跑起来部署与快速上手# 克隆仓库含子模块工作流与代理功能依赖它 git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setup # 安装依赖并构建 studio / workflow / agents 工作区 npm run dev # 启动 Web 版Next.js # 桌面版改用npm run electron:dev这套流程需要 Node.js v18 及以上。npm run setup会一并构建各个工作区包跳过这步再启动 dev 会报「找不到 pages 目录」的错误。大多数普通用户其实不必走源码路线直接从仓库 Releases 页下载 macOS / Windows / Linux 桌面安装包即可无需配置 Node.js 环境。首次使用时会提示输入 MuAPI 的 API Key如果只用本地模型可以跳过。功能详解按使用场景组织想出图从文字到图片再融合多张参考图像工作室会自动切换模型集合不上传参考图时走文生图一旦上传参考图就切到图生图模型。支持多张参考图融合像 Nano Banana 2 Edit 这类模型一次能接收多达 14 张图并带有顺序编号方便你控制每张图的作用。分辨率和画质选项会随所选模型的能力动态显示不适用的模型不会多此一举地堆控件。想出片把文字或静帧变成视频视频工作室沿用同样的双模式逻辑默认文生视频上传起始帧后切到图生视频。模型覆盖 Kling、Sora、Veo、Wan、Seedance 2.0 等Seedance 2.0 还支持 5/10/15 秒三档时长和无缝续写。如果你手头已有素材口型同步工作室可以进一步让肖像或现有视频跟着音频开口说话适合做对话片段和角色配音。想控制镜头语言像导演一样调画面电影工作室把相机参数拆成了可选控件机身从 8K 数字到 70mm 胶片、镜头含变形宽银幕、复古定焦等 11 种、焦距8mm 超广角到 85mm 人像、光圈f/1.4 浅景深到 f/11 深焦。这些选择会被翻译成优化过的提示词修饰让生成结果带上特定的景深、透视和胶片质感而不是靠一句模糊的自然语言去碰运气。想批量与自动化把多步流程串成流水线工作流工作室让你用节点式编辑器把图像、视频、音频模型连成自动化流程每一步的输出都可以接给下一步并提供交互试玩面板实时预览结果。它内置了图像链、视频管道等预置模板也能浏览社区发布的工作流。所有上传过的参考图会保存在本地图库里跨会话复用不必反复上传同一批素材。技术亮点本地推理是这个项目区别于纯云端工具的关键桌面端内置两套独立引擎。第一套是打包在应用里的 sd.cpp基于 stable-diffusion.cpp在 Apple Silicon 上用 Metal 加速在 Linux/Windows 上走 CUDA、Vulkan 或 ROCmSD 1.5 这类轻量模型在 8GB 内存的机器上就能跑而 Z-Image 这类较大模型建议留足 16GB。第二套是 Wan2GP它是一个你自己部署的远程 Gradio 服务器负责跑 Flux、Qwen-Image 和 Wan 2.2 这类视频与大型图像模型桌面端只负责发提示、收结果这样 Mac 用户也能把重活甩到局域网里任意一台带 GPU 的机器上。架构上它是一个 Next.js monorepo核心界面在app/下而真正的模型目录和共享组件放在packages/studio里。其中 models.js 是所有模型定义的唯一数据源muapi.js 封装了提交加轮询的调用逻辑改一处模型配置就能同时作用到自托管版和官方托管版。云端模型走「提交任务然后轮询结果」的两步式接口文件先上传拿到地址再喂给模型API Key 只保存在浏览器本地。适合谁用角色主要用到的能力能解决什么独立游戏开发者图像生成 电影镜头 口型同步低成本快速产出角色、场景概念与 NPC 对话动画营销 / 电商团队多图参考 工作流自动化批量生成品牌视觉与广告素材变体教育 / 内容创作者文生视频 图生视频把抽象概念转成可视化动画开发者 / 白标用户本地推理 可自托管源码把整套工作室改造成自己的产品隐私敏感用户桌面端本地推理数据不出本机无需上传到第三方云端结尾项目采用 MIT 协议完整说明、硬件要求和下载入口都在仓库 README 里源码可直接二次开发。想先看看效果可以在浏览器打开官方托管版或从 Releases 页下载桌面安装包几分钟内就能开始生成。【免费下载链接】Open-Generative-AIUnrestricted Open-source alternative to AI video platforms — Free AI image video generation studio with 600 models (Flux, Midjourney, Kling, Sora, Veo). No content filters. Self-hosted, MIT licensed.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Open Generative AI 完整上手指南：本地部署 400+ 模型的开源 AI 图像与视频生成工作室
Open Generative AI 完整上手指南本地部署 400 模型的开源 AI 图像与视频生成工作室【免费下载链接】Open-Generative-AIUnrestricted Open-source alternative to AI video platforms — Free AI image video generation studio with 600 models (Flux, Midjourney, Kling, Sora, Veo). No content filters. Self-hosted, MIT licensed.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AIOpen Generative AI 是一个开源的 AI 图像与视频生成工作室把 Flux、Midjourney、Kling、Sora、Veo 等 400 多个模型放进同一个可以自托管的界面里。它面向想要免费、无内容过滤、数据留在自己机器上的创作者和开发者采用 MIT 协议既能直接部署使用也能改造成自己的产品。除了云端模型桌面端还内置了本地推理让没有 GPU 服务器的用户也能在自己的电脑上直接出图。快速看懂它能做什么用户场景对应能力关键数据生成 / 编辑图片图像工作室文生图 / 图生图双模式70 文生图、70 图生图模型单次最多 14 张参考图制作视频视频工作室文生视频 / 图生视频85 文生视频、120 图生视频模型镜头级画面控制电影工作室虚拟相机参数6 类机身、11 种镜头、8mm–85mm 焦距、f/1.4–f/11 光圈角色对口型口型同步工作室9 个模型支持「肖像音频」「视频音频」两种模式批量自动化工作流工作室可视化流水线节点式拖拽编辑器 社区模板 交互试玩先跑起来部署与快速上手# 克隆仓库含子模块工作流与代理功能依赖它 git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setup # 安装依赖并构建 studio / workflow / agents 工作区 npm run dev # 启动 Web 版Next.js # 桌面版改用npm run electron:dev这套流程需要 Node.js v18 及以上。npm run setup会一并构建各个工作区包跳过这步再启动 dev 会报「找不到 pages 目录」的错误。大多数普通用户其实不必走源码路线直接从仓库 Releases 页下载 macOS / Windows / Linux 桌面安装包即可无需配置 Node.js 环境。首次使用时会提示输入 MuAPI 的 API Key如果只用本地模型可以跳过。功能详解按使用场景组织想出图从文字到图片再融合多张参考图像工作室会自动切换模型集合不上传参考图时走文生图一旦上传参考图就切到图生图模型。支持多张参考图融合像 Nano Banana 2 Edit 这类模型一次能接收多达 14 张图并带有顺序编号方便你控制每张图的作用。分辨率和画质选项会随所选模型的能力动态显示不适用的模型不会多此一举地堆控件。想出片把文字或静帧变成视频视频工作室沿用同样的双模式逻辑默认文生视频上传起始帧后切到图生视频。模型覆盖 Kling、Sora、Veo、Wan、Seedance 2.0 等Seedance 2.0 还支持 5/10/15 秒三档时长和无缝续写。如果你手头已有素材口型同步工作室可以进一步让肖像或现有视频跟着音频开口说话适合做对话片段和角色配音。想控制镜头语言像导演一样调画面电影工作室把相机参数拆成了可选控件机身从 8K 数字到 70mm 胶片、镜头含变形宽银幕、复古定焦等 11 种、焦距8mm 超广角到 85mm 人像、光圈f/1.4 浅景深到 f/11 深焦。这些选择会被翻译成优化过的提示词修饰让生成结果带上特定的景深、透视和胶片质感而不是靠一句模糊的自然语言去碰运气。想批量与自动化把多步流程串成流水线工作流工作室让你用节点式编辑器把图像、视频、音频模型连成自动化流程每一步的输出都可以接给下一步并提供交互试玩面板实时预览结果。它内置了图像链、视频管道等预置模板也能浏览社区发布的工作流。所有上传过的参考图会保存在本地图库里跨会话复用不必反复上传同一批素材。技术亮点本地推理是这个项目区别于纯云端工具的关键桌面端内置两套独立引擎。第一套是打包在应用里的 sd.cpp基于 stable-diffusion.cpp在 Apple Silicon 上用 Metal 加速在 Linux/Windows 上走 CUDA、Vulkan 或 ROCmSD 1.5 这类轻量模型在 8GB 内存的机器上就能跑而 Z-Image 这类较大模型建议留足 16GB。第二套是 Wan2GP它是一个你自己部署的远程 Gradio 服务器负责跑 Flux、Qwen-Image 和 Wan 2.2 这类视频与大型图像模型桌面端只负责发提示、收结果这样 Mac 用户也能把重活甩到局域网里任意一台带 GPU 的机器上。架构上它是一个 Next.js monorepo核心界面在app/下而真正的模型目录和共享组件放在packages/studio里。其中 models.js 是所有模型定义的唯一数据源muapi.js 封装了提交加轮询的调用逻辑改一处模型配置就能同时作用到自托管版和官方托管版。云端模型走「提交任务然后轮询结果」的两步式接口文件先上传拿到地址再喂给模型API Key 只保存在浏览器本地。适合谁用角色主要用到的能力能解决什么独立游戏开发者图像生成 电影镜头 口型同步低成本快速产出角色、场景概念与 NPC 对话动画营销 / 电商团队多图参考 工作流自动化批量生成品牌视觉与广告素材变体教育 / 内容创作者文生视频 图生视频把抽象概念转成可视化动画开发者 / 白标用户本地推理 可自托管源码把整套工作室改造成自己的产品隐私敏感用户桌面端本地推理数据不出本机无需上传到第三方云端结尾项目采用 MIT 协议完整说明、硬件要求和下载入口都在仓库 README 里源码可直接二次开发。想先看看效果可以在浏览器打开官方托管版或从 Releases 页下载桌面安装包几分钟内就能开始生成。【免费下载链接】Open-Generative-AIUnrestricted Open-source alternative to AI video platforms — Free AI image video generation studio with 600 models (Flux, Midjourney, Kling, Sora, Veo). No content filters. Self-hosted, MIT licensed.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考