Open Generative AI免费开源的 AI 图像与视频生成本地部署【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 是一个开源的 AI 图像/视频生成工作室MIT 许可聚合 Flux、Kling、Sora 等 400 模型支持本地部署。适合不想付订阅费的开发者和创作者本地推理用自己的显卡数据留在自己机器上。值不值得用适合谁不适合谁适合你如果你想自托管数据留在本机、没有订阅、没有内容过滤MIT 许可让你能改源码贴合自己的业务。图像、视频、Cinema、口型同步等工作室开箱即用图像本地推理靠 sd.cpp 引擎一个把模型跑在你自己显卡上的本地推理引擎驱动不花一分钱 API 费用。也有明确边界本地推理只在桌面应用里可用本地跑视频模型需要另开一台带 NVIDIA/AMD 显卡CUDA 或 ROCm的机器托管 Wan2GP 服务一个自建的 Python PyTorch 推理服务桌面端只负责发提示词收结果。8GB 内存的机器跑小图像模型没问题但更大的 Z-Image 系列官方建议 16GB。如果你只想要双击就用的零运维体验或者完全不想碰命令行它上手门槛偏高。三种跑起来的方式桌面下载、源码构建、Docker 部署方式一下载桌面应用推荐不需要 Node.js 和终端。Releases 页提供 macOSApple Silicon / Intel 的 dmg、Windows x64exe和 Linux.deb / .AppImage安装包当前版本 1.0.9。注意应用未做 Apple 公证和代码签名macOS 首次启动需执行一次xattr -cr /Applications/Open Generative AI.app或右键打开Windows 的 SmartScreen 警告点更多信息 → 仍要运行即可。方式二开发环境贡献者路线需要 Node.js v18。克隆后必须执行npm run setup装依赖并构建 workspace 包只跑npm install不够git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setup npm run dev # 或 npm run electron:dev 启动桌面端npm run dev启动 Web 版Next.js端口 3000。首次使用会提示填 Muapi API key只用本地模型可以跳过。方式三Docker仓库自带 docker-compose.yml单服务端口映射 3001 → 3000docker compose up -d启动后访问 http://localhost:3001。注意 Web 版走云端 API本地推理仅桌面端支持。拿来能干的三件事给品牌图批量换风格。Image Studio 上传一张参考图后模型集合自动切换到图生图模式。Nano Banana 2 Edit 等模型单次最多接受 14 张参考图按你勾选的顺序送入人物和品牌元素保持不变只换风格。上传过的参考图存在本地历史里跨会话直接复用不用反复传文件。让静态图动起来。Video Studio 上传一张首帧60 个图生视频模型可选Kling I2V、Veo3 I2V、Seedance 2.0 I2V 等选好时长和比例直接生成纯文本生成视频也有 40 个模型。想要更电影感Cinema Studio 在生成流程里加了虚拟摄影机控制选机身、镜头、焦距8mm 到 85mm和光圈f/1.4 / f/4 / f/11它会把你的选择翻译成提示词。给角色对口型。Lip Sync Studio 有两种模式肖像图 音频 → 会说话的视频或已有视频 音频 → 重新对口型。模型包括 Infinite Talk、LTX 2.3 Lipsync、Sync Lipsync 等部分支持到 1080p。硬件够不够 常见坑8GB 内存能跑吗可以。本地推理跑 SD 1.5 级图像模型如 2.1GB 的 Dreamshaper 8没问题Z-Image Turbo/Base 吃内存官方建议 16GB8GB 的 M 系 Mac 上已知会卡死请改用 SD 1.5。视频生成都走 Wan2GP 远程服务由那台 GPU 机器负责。模型多大、放哪sd.cpp 引擎在应用内一键自动下载模型权重也在应用内下载不装到系统里。Z-Image 权重约 2.5GB另有 2.7GB 辅助文件两个模型共享。默认存放在 Electron 应用数据目录用环境变量OPEN_GENERATIVE_AI_LOCAL_AI_DIR可挪到其他磁盘。下载中断怎么办不用管。本地推理实现 的下载逻辑自带断点续传和自动重试间隔 3 秒不会让你从头再来。Mac / Windows 装完打不开都是签名验证问题按方式一处理一次即可。Ubuntu 24.04 以上 AppImage 起不来时是 AppArmor 沙箱限制官方建议改装 .deb 包安装时自动带上所需配置。先下载桌面版用本地推理生成一张图试试手感再决定要不要深入。README、模型定义文件、studio 组件源码【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：免费开源的 AI 图像与视频生成，本地部署
Open Generative AI免费开源的 AI 图像与视频生成本地部署【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 是一个开源的 AI 图像/视频生成工作室MIT 许可聚合 Flux、Kling、Sora 等 400 模型支持本地部署。适合不想付订阅费的开发者和创作者本地推理用自己的显卡数据留在自己机器上。值不值得用适合谁不适合谁适合你如果你想自托管数据留在本机、没有订阅、没有内容过滤MIT 许可让你能改源码贴合自己的业务。图像、视频、Cinema、口型同步等工作室开箱即用图像本地推理靠 sd.cpp 引擎一个把模型跑在你自己显卡上的本地推理引擎驱动不花一分钱 API 费用。也有明确边界本地推理只在桌面应用里可用本地跑视频模型需要另开一台带 NVIDIA/AMD 显卡CUDA 或 ROCm的机器托管 Wan2GP 服务一个自建的 Python PyTorch 推理服务桌面端只负责发提示词收结果。8GB 内存的机器跑小图像模型没问题但更大的 Z-Image 系列官方建议 16GB。如果你只想要双击就用的零运维体验或者完全不想碰命令行它上手门槛偏高。三种跑起来的方式桌面下载、源码构建、Docker 部署方式一下载桌面应用推荐不需要 Node.js 和终端。Releases 页提供 macOSApple Silicon / Intel 的 dmg、Windows x64exe和 Linux.deb / .AppImage安装包当前版本 1.0.9。注意应用未做 Apple 公证和代码签名macOS 首次启动需执行一次xattr -cr /Applications/Open Generative AI.app或右键打开Windows 的 SmartScreen 警告点更多信息 → 仍要运行即可。方式二开发环境贡献者路线需要 Node.js v18。克隆后必须执行npm run setup装依赖并构建 workspace 包只跑npm install不够git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setup npm run dev # 或 npm run electron:dev 启动桌面端npm run dev启动 Web 版Next.js端口 3000。首次使用会提示填 Muapi API key只用本地模型可以跳过。方式三Docker仓库自带 docker-compose.yml单服务端口映射 3001 → 3000docker compose up -d启动后访问 http://localhost:3001。注意 Web 版走云端 API本地推理仅桌面端支持。拿来能干的三件事给品牌图批量换风格。Image Studio 上传一张参考图后模型集合自动切换到图生图模式。Nano Banana 2 Edit 等模型单次最多接受 14 张参考图按你勾选的顺序送入人物和品牌元素保持不变只换风格。上传过的参考图存在本地历史里跨会话直接复用不用反复传文件。让静态图动起来。Video Studio 上传一张首帧60 个图生视频模型可选Kling I2V、Veo3 I2V、Seedance 2.0 I2V 等选好时长和比例直接生成纯文本生成视频也有 40 个模型。想要更电影感Cinema Studio 在生成流程里加了虚拟摄影机控制选机身、镜头、焦距8mm 到 85mm和光圈f/1.4 / f/4 / f/11它会把你的选择翻译成提示词。给角色对口型。Lip Sync Studio 有两种模式肖像图 音频 → 会说话的视频或已有视频 音频 → 重新对口型。模型包括 Infinite Talk、LTX 2.3 Lipsync、Sync Lipsync 等部分支持到 1080p。硬件够不够 常见坑8GB 内存能跑吗可以。本地推理跑 SD 1.5 级图像模型如 2.1GB 的 Dreamshaper 8没问题Z-Image Turbo/Base 吃内存官方建议 16GB8GB 的 M 系 Mac 上已知会卡死请改用 SD 1.5。视频生成都走 Wan2GP 远程服务由那台 GPU 机器负责。模型多大、放哪sd.cpp 引擎在应用内一键自动下载模型权重也在应用内下载不装到系统里。Z-Image 权重约 2.5GB另有 2.7GB 辅助文件两个模型共享。默认存放在 Electron 应用数据目录用环境变量OPEN_GENERATIVE_AI_LOCAL_AI_DIR可挪到其他磁盘。下载中断怎么办不用管。本地推理实现 的下载逻辑自带断点续传和自动重试间隔 3 秒不会让你从头再来。Mac / Windows 装完打不开都是签名验证问题按方式一处理一次即可。Ubuntu 24.04 以上 AppImage 起不来时是 AppArmor 沙箱限制官方建议改装 .deb 包安装时自动带上所需配置。先下载桌面版用本地推理生成一张图试试手感再决定要不要深入。README、模型定义文件、studio 组件源码【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