Open Generative AI：集成 400+ 模型的免费开源 AI 图像与视频生成工作室

Open Generative AI：集成 400+ 模型的免费开源 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-AI

Open Generative AI 是一款免费、开源（MIT 许可证）的 AI 图像与视频生成工作室，支持完全自托管，内置 Flux、Midjourney、Kling、Sora、Veo 等 400 多个主流模型，且不设内容过滤器。本文将带你弄清它包含哪些工作室、有哪三种运行方式，以及本地模型推理该怎么配置。

先看清全貌：14 个工作室各管什么

打开应用后，你看到的不是单一输入框，而是一组按任务划分的工作室。每个工作室对应一类创作任务，常用的几个如下：

两个值得留意的机制：

• 双模式自动切换：Image 和 Video 工作室都会根据"是否上传了参考图"自动换一组模型。不传图时走文生图/文生视频模型组，传图后切换到图生图/图生视频模型组，不用你手动选模式。
• 上传历史复用：上传过的参考图会存在本地，下次直接从缩略图库挑选，同一张图不用反复上传。

快速上手：三种运行方式

方式一：下载桌面应用（推荐新手）

仓库 Releases 提供三个平台的预编译安装包，无需 Node.js 和环境配置：

两个平台的小提示：

• macOS：应用未经 Apple 公证，首次打开会被系统拦截。到"系统设置 → 隐私与安全性"点"仍要打开"，或按 README 里的终端命令执行一次xattr -cr，之后即可正常启动。
• Windows：SmartScreen 警告点"更多信息 → 仍要运行"即可，应用会装到本地用户目录。

方式二：从源码自托管（推荐开发者）

自托管是开源项目的核心价值——代码全部可查可改，模型目录、界面、API 调用逻辑都能按自己的需求动。从源码跑起来只需要 Node.js 18+：

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 等子包 npm run dev # 启动 Web 版，访问 localhost:3000 # 或 npm run electron:dev # 启动桌面版

注意npm run setup不能省略为单纯的npm install，仓库是 npm workspaces 单仓结构，packages/studio等共享库需要先构建。

方式三：Docker

仓库提供了 Dockerfile 与 docker-compose.yml，习惯容器化部署的人可以直接用docker compose up拉起服务。

本地模型推理：没有 API Key 也能出图出视频

桌面应用内置两条本地推理路径，在"设置 → Local Models"里分别配置，二者互不依赖：

• sd.cpp在应用内一键安装，模型权重下载后存于应用数据目录（macOS 在~/Library/Application Support/open-generative-ai/local-ai），不污染系统。硬件上建议 16GB 内存起步；8GB 内存的机器只建议跑轻量的 SD 1.5 模型，Z-Image 这类大模型容易把内存吃满。
• Wan2GP的思路是"推理在 GPU 服务器，操作在桌面应用"：你在带 CUDA/ROCm 显卡的机器上跑好 Wan2GP 服务，桌面应用只需填一个 URL。这样只有 Mac 的用户也能把活交给局域网里的游戏主机或租用的 GPU 实例。

配置完成前需要的是 MuAPI 的访问密钥，应用在首次使用时会提示填写；只打算用本地模型的话可以跳过。密钥保存在浏览器 localStorage，模型与 API 的对应关系集中在 packages/studio/src/models.js，API 调用逻辑在 src/lib/muapi.js。

电影感怎么调：Cinema Studio 的四个旋钮

Cinema Studio（源码：src/components/CinemaStudio.js 与 CinemaStudio.js）把真实摄影概念做成了下拉选项，你的每次选择都会被翻译成对应的提示词修饰：

• 机身（Camera）：16mm 胶片、70mm 大画幅胶片、8K 数码机等，决定画面的"介质质感"
• 镜头（Lens）：移轴镜头、变形宽银幕、极微距、旋焦人像等 11 种，决定光学风格
• 焦段（Focal Length）：8mm 超广角到 85mm 特写，控制视野范围
• 光圈（Aperture）：f/1.4 浅景深、f/4 均衡、f/11 深景深

对新手最省事的组合是：拍人像选 85mm + f/1.4 突出主体，拍空镜选 24mm + f/11 保证前后都清晰。

工作流：把多个模型串成一条流水线

Workflow Studio（src/components/WorkflowStudio.js）提供节点式编辑器，可以把图像、视频、音频模型拖出来连线，组成"先生成图、再转视频、再配音频"这类多步流程。除了自建，还可以直接跑社区发布的现成模板；每个工作流同时支持通过 API 触发，方便接入自己的脚本或产品。

它适合谁，又不太适合谁

比较适合：

• 不想为多个订阅平台分别付费的内容创作者
• 希望数据留在本机、可自托管的团队和个人
• 想二次开发、加模型或改界面的开发者（MIT 许可证，代码完全开放）

需要权衡：

• 云端模型调用仍需配置 MuAPI 密钥，并非"零门槛出片"
• 本地视频推理对显卡有要求（CUDA 或 ROCm），纯核显或 CPU 机器只能跑轻量图像模型
• 项目不设内容过滤器，面向 B 端合规场景的团队需要自行评估

下一步：十分钟跑起来

1. 按上文"方式一"下载桌面应用，或"方式二"克隆仓库执行npm run setup
2. 进入 Image Studio 先试一个文生图模型，确认密钥配置无误
3. 到 packages/studio/src/models.js 浏览完整模型清单，再按任务切到 Video、Lip Sync、Cinema 工作室
4. 想改代码，从 src/components/ 下的工作室组件和 electron/ 下的本地推理模块入手；完整文档看 README.md

整个仓库的模型定义、界面与 API 逻辑都在源码里，遇到想定制的地方，直接改、重新构建即可——这也是自托管相比闭源订阅平台最实在的差异。

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