Open Generative AI免费的开源AI创意工作室420模型做图、剪片、数字人口播【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 是一个免费开源MIT 协议的 AI 创意工作室覆盖文生图、图生图、文生视频、图生视频和口型同步共 420 多个模型可选没有内容过滤、没有订阅费。对你最大的好处是不想给平台交月费、不想担心提示词被拦截、又想在自家机器上完全离线跑生成它一条路就能走通。它到底能干哪几件事三个最常见的需求它都直接给了对应的工作室不用自己拼工具链。出一张商业海报文字出图也能拿十几张参考图混风格图像工作室是默认入口。你只输文字时它给你 50 多个文生图模型Flux、Nano Banana 2、Seedream 5.0、Midjourney、GPT-4o 都在里面Nano Banana 2 支持 1K/2K/4K 分辨率输出。真正少见的能力是多参考图上传一张图后自动切换到 55 图生图模型其中 Nano Banana 2 Edit 一次最多吃 14 张参考图还有顺序编号你排好顺序它按顺序用。做风格融合、换装、品牌视觉统一这类活不用再手动抠图拼接。剪一支短片文生视频、图生视频加一套虚拟相机视频工作室是同一套逻辑纯文字走 40 文生视频模型Kling、Sora、Veo、Wan、Seedance 2.0、Runway给一张起始帧就切到 60 图生视频模型。Seedance 2.0 支持 5/10/15 秒时长和 16:9、9:16 等比例横竖屏都能出。想更像拍的去电影工作室它把相机、镜头、焦距、光圈做成选择器翻译成提示词修饰符——焦距从 8mm 超广角到 85mm 人像长焦光圈 f/1.4浅景深、f/4均衡、f/11全焦段清晰三档。等于你不用写提示词拨几个旋钮就控制景深和镜头语言。让一张肖像开口说话数字人口播和给视频换配音口型同步工作室是它区别于多数图像工具的地方9 个模型、两种模式肖像图 音频 → 讲话视频LTX 2.3 Lipsync 这类模型最高支持 1080p已有视频 音频 → 口型重同步适合给宣传片换语言配音。做数字人口播、课程讲解、多语言素材这两条路径都覆盖了。上手最短路径推荐直接下桌面应用不用 Node、不用配环境从项目的 Releases 下载页选对应平台安装包macOS 有 Apple Silicon 和 Intel 两个包Windows 是 .exeLinux 是 AppImage/.deb安装完成。macOS 首次会被 Gatekeeper 拦截右键选打开即可首次使用会要一个 API key填了就能用云端模型只打算本地跑模型可以跳过。想从源码跑改代码、二次开发最小步骤是git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setup npm run electron:dev注意npm run setup这步不能省它负责构建 studio、工作流等子包只跑npm install会起不来。它凭什么值得试14 张参考图上限Nano Banana 2 Edit 一次接收 14 张参考图多数商业平台只给 1-3 张口型同步双模式9 个模型覆盖肖像音频和视频音频480p 到 1080p 都有本地推理两条路内置 sd.cppMetal/CUDA/Vulkan/ROCm跑图像模型外加可对接自己的 Wan2GP 服务器跑视频和大图模型全程不需要 API key镜头语言可视化电影工作室把焦距、光圈、镜头类型做成选择器见 CinemaStudio 组件无内容过滤、可自托管MIT 协议数据留在自己机器上提示词不被平台审查可视化工作流节点式编辑器把图、视频、音频模型串成管道还能被 API 调用引擎源码在 packages/Vibe-Workflow/。按你的硬件对号入座本地推理只在桌面应用里可用且模型选型很吃内存。仓库 README 里给过实测结论我整理如下你的机器选什么结果如何8GB 内存如 M 系基础款 MacSD 1.5 模型Dreamshaper 8 或 Realistic Vision v5.1各约 2.1GBMetal 加速下约 1-2 秒/步别碰 Z-Image官方明确说 8GB 上会卡死系统16GB 内存及以上Z-Image Turbo2.5GB 权重 约 2.7GB 共享辅助文件8 步出图是目前本地速度质量平衡最好的另有一台带 NVIDIA/AMD GPU 的机器跑 Wan2GP 远程服务桌面应用填 URL 对接解锁 Wan 2.2、Flux.1 Dev、LTX Video 这些云端贵模型Mac 也能当前端两个实用提示模型文件默认存在系统应用数据目录多 GB 的权重想放别的盘启动前设环境变量OPEN_GENERATIVE_AI_LOCAL_AI_DIR即可上传过的参考图会存本地历史跨会话复用不用重复传。适合谁不适合谁适合被 Midjourney、Runway 这类订阅制卡住预算的人需要数字人口播、多语言配音的创作者想在自有产品里嵌入生成能力、愿意读 模型定义文件 加自己模型的开发者有一台 M 系 Mac、想不联网生成图像的人。不适合完全不想装任何东西、只想打开网页点几下的人——它没有一键云端托管形态要么填 API key 要么本地配置本地视频生成Wan 2.2 这类在消费级 GPU 上速度很慢指望它当天出 1080p 长视频会失望这种需求现阶段还是走云端模型更现实。一句话判断它解决的是自由度和成本不是开箱即用的爽快。想清楚自己要哪个再决定要不要花半小时装本地模型。【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：免费的开源AI创意工作室，420+模型做图、剪片、数字人口播
Open Generative AI免费的开源AI创意工作室420模型做图、剪片、数字人口播【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 是一个免费开源MIT 协议的 AI 创意工作室覆盖文生图、图生图、文生视频、图生视频和口型同步共 420 多个模型可选没有内容过滤、没有订阅费。对你最大的好处是不想给平台交月费、不想担心提示词被拦截、又想在自家机器上完全离线跑生成它一条路就能走通。它到底能干哪几件事三个最常见的需求它都直接给了对应的工作室不用自己拼工具链。出一张商业海报文字出图也能拿十几张参考图混风格图像工作室是默认入口。你只输文字时它给你 50 多个文生图模型Flux、Nano Banana 2、Seedream 5.0、Midjourney、GPT-4o 都在里面Nano Banana 2 支持 1K/2K/4K 分辨率输出。真正少见的能力是多参考图上传一张图后自动切换到 55 图生图模型其中 Nano Banana 2 Edit 一次最多吃 14 张参考图还有顺序编号你排好顺序它按顺序用。做风格融合、换装、品牌视觉统一这类活不用再手动抠图拼接。剪一支短片文生视频、图生视频加一套虚拟相机视频工作室是同一套逻辑纯文字走 40 文生视频模型Kling、Sora、Veo、Wan、Seedance 2.0、Runway给一张起始帧就切到 60 图生视频模型。Seedance 2.0 支持 5/10/15 秒时长和 16:9、9:16 等比例横竖屏都能出。想更像拍的去电影工作室它把相机、镜头、焦距、光圈做成选择器翻译成提示词修饰符——焦距从 8mm 超广角到 85mm 人像长焦光圈 f/1.4浅景深、f/4均衡、f/11全焦段清晰三档。等于你不用写提示词拨几个旋钮就控制景深和镜头语言。让一张肖像开口说话数字人口播和给视频换配音口型同步工作室是它区别于多数图像工具的地方9 个模型、两种模式肖像图 音频 → 讲话视频LTX 2.3 Lipsync 这类模型最高支持 1080p已有视频 音频 → 口型重同步适合给宣传片换语言配音。做数字人口播、课程讲解、多语言素材这两条路径都覆盖了。上手最短路径推荐直接下桌面应用不用 Node、不用配环境从项目的 Releases 下载页选对应平台安装包macOS 有 Apple Silicon 和 Intel 两个包Windows 是 .exeLinux 是 AppImage/.deb安装完成。macOS 首次会被 Gatekeeper 拦截右键选打开即可首次使用会要一个 API key填了就能用云端模型只打算本地跑模型可以跳过。想从源码跑改代码、二次开发最小步骤是git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setup npm run electron:dev注意npm run setup这步不能省它负责构建 studio、工作流等子包只跑npm install会起不来。它凭什么值得试14 张参考图上限Nano Banana 2 Edit 一次接收 14 张参考图多数商业平台只给 1-3 张口型同步双模式9 个模型覆盖肖像音频和视频音频480p 到 1080p 都有本地推理两条路内置 sd.cppMetal/CUDA/Vulkan/ROCm跑图像模型外加可对接自己的 Wan2GP 服务器跑视频和大图模型全程不需要 API key镜头语言可视化电影工作室把焦距、光圈、镜头类型做成选择器见 CinemaStudio 组件无内容过滤、可自托管MIT 协议数据留在自己机器上提示词不被平台审查可视化工作流节点式编辑器把图、视频、音频模型串成管道还能被 API 调用引擎源码在 packages/Vibe-Workflow/。按你的硬件对号入座本地推理只在桌面应用里可用且模型选型很吃内存。仓库 README 里给过实测结论我整理如下你的机器选什么结果如何8GB 内存如 M 系基础款 MacSD 1.5 模型Dreamshaper 8 或 Realistic Vision v5.1各约 2.1GBMetal 加速下约 1-2 秒/步别碰 Z-Image官方明确说 8GB 上会卡死系统16GB 内存及以上Z-Image Turbo2.5GB 权重 约 2.7GB 共享辅助文件8 步出图是目前本地速度质量平衡最好的另有一台带 NVIDIA/AMD GPU 的机器跑 Wan2GP 远程服务桌面应用填 URL 对接解锁 Wan 2.2、Flux.1 Dev、LTX Video 这些云端贵模型Mac 也能当前端两个实用提示模型文件默认存在系统应用数据目录多 GB 的权重想放别的盘启动前设环境变量OPEN_GENERATIVE_AI_LOCAL_AI_DIR即可上传过的参考图会存本地历史跨会话复用不用重复传。适合谁不适合谁适合被 Midjourney、Runway 这类订阅制卡住预算的人需要数字人口播、多语言配音的创作者想在自有产品里嵌入生成能力、愿意读 模型定义文件 加自己模型的开发者有一台 M 系 Mac、想不联网生成图像的人。不适合完全不想装任何东西、只想打开网页点几下的人——它没有一键云端托管形态要么填 API key 要么本地配置本地视频生成Wan 2.2 这类在消费级 GPU 上速度很慢指望它当天出 1080p 长视频会失望这种需求现阶段还是走云端模型更现实。一句话判断它解决的是自由度和成本不是开箱即用的爽快。想清楚自己要哪个再决定要不要花半小时装本地模型。【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