Open Generative AI 入门指南：免费 AI 图像生成与视频生成工作室如何本地部署

Open Generative AI 入门指南免费 AI 图像生成与视频生成工作室如何本地部署【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 MIT 协议的开源 AI 图像生成与视频生成工作室同一个界面里接入了 Flux、Midjourney、Kling、Sora、Veo、Seedream 等 420 个模型覆盖图生文、图生视频、口型同步、音频等 8 大类不设置提示词拦截界面可以自托管。适合三类人想低成本体验 AI 创作、不想被月费绑定的个人有数据或内容合规顾虑、想把界面放在自己机器上的小团队想基于现成界面二次开发的工程师。需要提前知道的一点使用云端模型需要 Muapi.ai 的 API key应用本身免费模型调用按该网关的规则计费。快速上手最短路径跑起来前提只有两个Node.js 18以及一个 Muapi.ai 访问密钥如果只用本地推理可以跳过。从源码启动的路径很短git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setupnpm run setup会装依赖并构建工作室、工作流、代理这几个 workspace 包这一步不能省只做npm install是跑不起来的。然后按目的二选一npm run dev # Web 版Next.js访问 http://localhost:3000 npm run electron:dev # 桌面端Electron带本地推理能力第一次生成时会弹出 API key 输入框。README 里提醒过克隆必须带--recurse-submodules否则工作流和代理两个子包是空的开发脚本会直接报错。不想折腾环境的人可以直接从仓库 Releases 页下载桌面安装包macOS 的 dmg、Windows 的 exe、Ubuntu 的 AppImage/.deb完全不需要 Node.js。核心能力按使用场景看出图与改图Image Studio 是双模式的不带参考图时列出 70 个文生图模型上传一张参考图后模型列表自动换成 75 个左右的图生图模型编辑、放大、抠背景等不用手动切换。界面里的画幅、分辨率、质量选项也是跟着模型能力动态显示的不支持的选项直接隐藏。一个比较实用的细节是多图输入Nano Banana 2 Edit 这类编辑模型一次最多接收 14 张参考图选择器里会标顺序号图片按你勾选的顺序发给模型。另外所有上传过的参考图会留在本地的上传历史里之后直接点缩略图复用不用反复传同一个文件。做视频Video Studio 沿用同一套切换逻辑默认是 85 个文生视频模型上传首帧图片后切到 120 个图生视频模型。近期加入的几组型号值得单独看一眼模型要点Seedance 2.0字节5 / 10 / 15 秒三档时长另有 Extend 模型可无缝续写Grok ImaginexAI6 / 10 / 15 秒fun / normal / spicy 三种风格档MiniMax Hailuo 02 / 2.3全高清输出多个画幅含快速版Kling v3 / Sora 2 / Veo 3 / Runway Gen-3主流闭源模型的 API 入口如果追求镜头质感Cinema Studio 把虚拟相机参数做成了显式控件焦距 8mm 到 85mm、光圈 f/1.4 到 f/11外加 70mm 胶片、16mm 复古、变形宽银幕等镜头预设选择会转成提示词修饰词。下面是它可模拟的 16mm 胶片质感让照片开口说话Lip Sync Studio 提供 9 个口型同步模型分两种用法肖像图 音频 → 说话视频Infinite Talk、Wan 2.2 Speech to Video 输出 480p / 720pLTX 2.3 和 LTX 2 19B 最高到 1080p。已有视频 音频 → 重新对口型Sync、LatentSync、Creatify、Veed、Infinite Talk V2V。生成任务支持轮询恢复刷新页面后未完成的作业会自动继续。批量与自动化Workflow Studio 用节点编辑器把图像、视频、音频模型串成流水线有预置模板图像链、视频管道等和可浏览的社区工作流保存后的流程还能通过 API 直接调用。Agent Studio 则是对话式的多轮代理你描述目标它规划并执行生成步骤。这两个功能来自 packages/Vibe-Workflow/ 和 packages/Open-Poe-AI/ 两个子模块单独看会理解很多设计取舍。部署方式与本地推理三种运行方式各适合不同场景方式命令 / 动作特点Web 自托管npm run dev开发npm run build npm run start生产数据不经过你自己的服务器之外的地方但云端模型仍走 Muapi 网关桌面端下载安装包或npm run electron:dev唯一支持本地推理的形态Docker仓库自带 Dockerfile 和 docker-compose.ymldocker compose up即可端口映射 3001 → 3000镜像基于 node:20-alpine桌面端内置两套互相独立的本地推理引擎都在「设置 → 本地模型」里配置sd.cpp随应用捆绑stable-diffusion.cpp 的 C 引擎Apple Silicon 走 Metal 加速Linux / Windows 走 CUDA / Vulkan / ROCm也可以纯 CPU 跑。可用模型里最轻的是 Dreamshaper 8、Realistic Vision v5.1、Anything v5 这三个 SD 1.5 模型各约 2.1 GBSDXL Base 1.0 约 6.9 GBZ-Image Turbo / Base 是 DiT 架构质量上限更高但内存占用大。Wan2GP自备服务器应用本身只是 HTTP 客户端你在任意一台有 CUDA / ROCm GPU 的机器上跑 Wan2GP 的 Gradio 服务把地址填进设置即可。这条路能用到 Flux.1 Dev、Qwen Image、Wan 2.2、Hunyuan Video、LTX Video。它存在的原因是 Wan2GP 的推理运行时只有 CUDA 路径没有 Apple Silicon 版本所以官方把它设计成Mac 上开着界面、隔壁 GPU 机器干活的分工。局限与注意事项README 和配置里写明的限制比宣传页重要挑几条会实际碰到8GB 内存机器别碰 Z-Image。官方明确写着8GB 的 M 系列 Mac 上跑 Z-Image 已知会卡死整机这种机器请留在 SD 1.5 模型Z-Image 建议 16GB 起步权重 7.4GB 加约 2.4GB 计算缓冲。本地推理仅限桌面端。浏览器版和 Docker 版全部走云端 API。云端模型 依赖 Muapi.ai 网关。应用开源免费但生成调用要 API key计费规则以网关为准API key 存在浏览器 localStorage 里不会发往 Muapi 以外的地方。安装包没有平台签名。macOS 未公证首次打开要用xattr -cr或在隐私与安全性里放行Windows 会触发 SmartScreenUbuntu 24.04 因为 AppArmor 限制用户命名空间官方建议装 .deb 包自带 AppArmor profile而不是 AppImage。子模块是硬依赖。不带--recurse-submodules克隆npm run dev会报找不到页面的错误。小结与获取方式一句话概括Open Generative AI 是一个把 420 个生成模型塞进同一套界面的开源工作室价值在于自选模型 可自托管 本地推理可选项代价是云端生成依赖 Muapi.ai 网关、本地推理有明确的硬件门槛。下一步建议先下载桌面端装个 2.1GB 的 SD 1.5 模型跑通一次本地生成确认硬件没问题再按需求开通 API key 试云端模型想深入改界面直接看 packages/studio/ 里的组件和 packages/studio/src/models.js 这份模型清单。【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