Open Generative AI：14 个工作室的开源 AI 图像与视频生成平台自托管完整指南

Open Generative AI14 个工作室的开源 AI 图像与视频生成平台自托管完整指南【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 是一个可自托管的开源 AI 图像与视频生成平台14 个工作室汇聚 Flux、Midjourney、Kling、Sora、Veo 等 400 模型无内容过滤MIT 协议。一套 Node.js 加一枚云端 API key甚至零 key都能跑起你自己的生成工作室。 5 分钟自托管部署三种方式对比与最快启动命令先看清三条路径的差别再选方式前置条件启动命令适合谁源码 Web 版Node.js 18一枚 Muapi.ai access key纯本地模型可免npm run setup后npm run dev想改模型、想做二次开发的人Docker有 Docker 环境docker compose up -d想在服务器上长期稳定跑起来的人桌面预编译版 1.0.9无不需要 Node.js双击安装.dmg / .exe / .AppImage / .deb只想用本地模型推理、零配置的人最顺畅的一条路是源码路线全程四行git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setup npm run devclone 时记得带上--recurse-submodulesWorkflow 和 Agent 功能依赖两个 git 子模块漏了会构建失败。npm run setup等于子模块初始化 npm install 构建 4 个 workspace 包studio、workflow-builder、agents、design-agent只跑npm install是不够的。完成后打开http://localhost:3000就是 Web 版桌面版换成npm run electron:dev。Docker 方式用根目录的 Dockerfile 构建生产镜像把容器 3000 端口映射到宿主机 3001NODE_ENVproduction并自动重启浏览器访问http://localhost:3001即可。首次启动会提示你粘贴 Muapi access key只填 key 值本身不要填 key 名称只打算用本地模型的话可以直接跳过。 四个真实使用场景本地无 key 出图、双模式生成、API 接入产品、工作流串联启动后默认进入 Studio 页顶部 Tab 切换 14 个工作室。下面按你想达成什么来讲。M 系列 Mac 上无 key 本地出图。你不想把 prompt 和素材交给第三方 API也不想申请任何 key。装桌面版 → Settings → Local Models → 一键安装 sd.cpp 引擎 → 下载 Dreamshaper 82.1 GBMac 上最轻量的测试选项→ 回 Image Studio在模型选择器旁打开 ⚡ Local 开关 → 选 Dreamshaper 8 点 Generate。全程本地无网络依赖。M2 实测约 1–2 秒/步Metal 生效时想更高质量可换 Z-Image Turbo8 步或 Base50 步但占用约 16 GB 内存8 GB 机器直接跳过。双模式一站式出图出视频。文本生图、参考图改图、文生视频、图生视频过去要分别用不同工具这里按是否上传参考图自动切换模型集不用你手动选模式。Image Studio 默认加载 70 文生图模型Flux、Nano Banana 2、Seedream 5.0、Midjourney v7 等上传参考图后自动切到 70 图生图模型Video Studio 同理85 文生视频Kling、Sora、Veo、Seedance 2.0与 120 图生视频。多图输入是亮点Nano Banana 2 Edit 单次最多吃 14 张参考图选择器带序号复选框按你勾选的顺序提交。用 API 把生图能力接进自己的产品。你的站点已有用户体系想加一个AI 生图按钮。申请 Muapi access key调用是提交 轮询两步模式先 POST 生成端点关键请求行为POST /api/v1/flux-devheader 带x-api-key拿到响应里的request_id再轮询结果端点/api/v1/predictions/{request_id}/result等status变成 completed 后从outputs[0].url取图。本地开发时vite.config.mjs的代理会把/api转发到 MuAPI天然没有 CORS 问题。想抄现成写法看 app/api/v1/creative-agent/ 这个 Next.js 路由示例和 src/lib/muapi.js 里的客户端逻辑。把单点能力串成流水线。手动生图 → 改图 → 生成视频 → 配音要反复复制粘贴Workflow Studio 把它变成可视化连线Templates / My Workflows / Community 三个 Tab节点编辑器里把 A 模型的输出接到 B 模型的输入Playground 用表单 UI 交互式运行每条工作流同时也能直接走 API 调用。其余垂直工作室从顶部 Tab 进入Lip Sync Studio 有 9 个专用模型、两种模式肖像图 音频 → 说话视频视频 音频 → 对口型含 Infinite Talk、LTX 2.3 Lipsync、LatentSyncAgent Studio 用自然语言描述任务、由它规划执行Audio、Clipping、Marketing、Recast 各管一摊。 三处实现细节本地推理双引擎、模型集中管理、Cinema 参数翻译本地推理双引擎sd.cpp Wan2GP。先明确前提本地推理只有桌面版支持Web 版永远走云端 API。引擎一 sd.cpp 是一键安装自动下载 stable-diffusion.cpp 的 C 引擎支持 Apple Silicon Metal、CUDA、Vulkan、ROCm 加速内置 SD 1.5Dreamshaper 82.1 GB、SDXL Base 1.06.9 GB和 Z-Image Turbo/Base 六款模型。引擎二 Wan2GP 走自带服务器模式你在任何一台 CUDA/ROCm GPU 机器上跑它的 Gradio 服务桌面版只填一个 URL如http://192.168.1.42:7860点 Test就能用 Flux.1 Dev、Qwen Image、Wan 2.2 等模型——Mac 用户可以把推理卸载给局域网里的显卡机器。引擎的下载、断点续传和生成进度解析都在 electron/lib/localInference.js。模型集中管理。全部 420 模型定义挤在单文件 packages/studio/src/models.jst2iModels/t2vModels/i2iModels/i2vModels四个数组是全项目唯一数据源加模型只改这一个文件。有个数字对不上要说明一下仓库描述写 600模型分类表按这个文件核对是 420以models.js实际内容为准。Cinema 相机参数翻译。纯文字 prompt 控制不了镜头感Cinema Studio 把摄影术语变成可选项6 种虚拟相机Modular 8K Digital、Grand Format 70mm Film、Classic 16mm Film 等、11 款镜头含 Swirl Bokeh Portrait、Halation Diffusion、焦距 8mm 到 85mm 六档、光圈 f/1.4 / f/4 / f/11 三档你的选择会被翻译成优化过的 prompt 修饰词提交给生成模型。桌面版逻辑在src/components/CinemaStudio.js共享库版在 packages/studio/src/components/CinemaStudio.jsx每种镜头效果的预览图在public/assets/cinema/下。 部署与首次启动常见问题速查表现象原因处理npm run dev报Couldnt find a pages directory不在仓库根目录执行或子模块未初始化导致app/相关包缺失确认当前目录同时有app/、package.json、next.config.mjs重跑npm run setup页面能打开但工作室组件报错、模型列表为空只跑了npm installworkspaces 包studio、Vibe-Workflow 等没构建执行npm run build:packages或完整跑一次npm run setuppackages/Vibe-Workflow为空说明 clone 漏了--recurse-submodulesmacOS 桌面版首次打开被 Gatekeeper 拦截应用未签名、未公证终端执行xattr -cr /Applications/Open Generative AI.app再右键选 Open或走系统设置 → 隐私与安全性 → 仍要打开只需一次Ubuntu 24.04 上 AppImage 启动即闪退或无反应内核apparmor_restrict_unprivileged_userns策略挡住 Chromium 用户命名空间沙箱换.deb包安装时自动配置 AppArmor 策略推荐或临时sudo sysctl -w kernel.apparmor_restrict_unprivileged_userns08 GB 基础款 M 系列 Mac 跑 Z-Image 整机卡死Z-Image 权重加计算缓冲约占 9.8 GB 内存超出可用余量8 GB 机器本地只用 SD 1.5Dreamshaper 8 / Realistic Vision v5.12.1 GBZ-Image 建议 16 GB 起步✅ 选型建议谁该自托管这套工作室适合你如果你是想自托管并白牌化 AI 生成工具的开发者MIT 协议packages/studio 是独立组件库README 明确提到可复用甚至转售。你的团队已有产品、想接生图 API两步调用模式改动量小。你是 Mac 用户想免费试本地 SD 1.5 出图或对平台内容过滤有明确不满、需要无过滤创作环境。不适合你如果你期望下载即用、零配置云端模型必须自带 Muapi.ai keykey 存在浏览器 localStorage没有账号体系。你没有 NVIDIA/AMD GPU 服务器却想跑本地视频模型Wan2GP 必须有一台 CUDA/ROCm 的机器当推理节点。你的团队需要多用户、权限管理、云端历史同步生成历史只存在浏览器本地。还有两个边界要讲清楚Wan2GP 的视频模型目前只能通过 Image Studio 的生成 API 触达Video Studio 的完整接入还在 roadmap 上本地引擎的排错日志只输出到进程控制台你得从终端启动应用才能看到。推进顺序建议先读 README.md 的部署与本地模型表格再看 project_knowledge.md 的代码走读想贡献代码从给models.js加模型或给packages/studio/src/components/加一个工作室 UI 入手成本最低。【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