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Open Generative AI 免费 AI 图像生成与 AI 视频生成完整指南

【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-AI

你想在本地免费做 AI 图像生成和 AI 视频生成，却找不到一个把画图、拍视频、让照片开口说话都收进来的工具。Open Generative AI 就是为这个需求做的开源平台：内置 400+ 个免费 AI 模型，没有内容过滤，支持自托管，一套界面覆盖文生图、文生视频和 AI 口型同步。

能力总览：四个工作室一次看懂

先花 30 秒建立预期。平台把四类生成任务拆成四个独立的工作室，每个只干一件事，互不打架。图像与视频工作室会自动识别你有没有传参考图，再切换到对应的模型集。

💻 在线 / 桌面 / 源码三种上线方式

按你的环境挑一条路，三条都能真正跑起来。

在线版：浏览器打开即用

在浏览器打开官方在线版，注册一个免费账号就能直接生成，无需装 Node.js 或碰命令行。适合只想先体验、不想折腾安装的人。

桌面版：一次安装，独享本地推理

macOS 下载 DMG，把应用拖进应用程序文件夹；Windows 下载 EXE，遇到 SmartScreen 就点"仍要运行"；Linux 用 AppImage 或 DEB。只有桌面版能跑本地模型推理，数据和生成过程都留在本机。

源码版：可改、可贡献

想自己改 UI 或加模型，就从源码构建。装完依赖启动后，浏览器访问http://localhost:3000即可进入界面。

git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setup npm run dev

从提示词到成图的完整流程

生成一张满意的图，本质是把四步按顺序做完：写提示词、挑模型、调参数、点生成。顺序对了，后面调参才有方向。

提示词公式：主体 + 风格 + 细节。把"想画什么"写成一句具体描述，比堆形容词更管用。下面两个写法可以直接抄走：

• 一只橘色虎斑猫在阳光下的花园里打盹，油画风格，毛发有光泽，暖色光
• 未来城市夜景，霓虹灯招牌，赛博朋克风格，雨夜反光，广角低角度

新手模型怎么选。不确定用哪个，就照这张表来，都是出图稳、上手快的选择。

再调 4 个关键参数。分辨率从 512x512 到 4K，宽高比在 1:1、16:9、9:16、4:3 里挑，质量分基础与高质量两档，步数越多细节越足。按出图用途设好，再点生成。

⚙️ 进阶玩法：多图、镜头控制与本地推理

基础流程跑通后，下面四件事能明显拉开和别人的差距。

• 多图参考：把最多 14 张参考图一起喂给支持多图的编辑模型，比如 Nano Banana 2 Edit，方向会更稳。
• 电影级镜头控制：在 电影工作室组件 里调镜头类型、焦距（8mm 超广角到 85mm 特写）、光圈（f/1.4 浅景深到 f/11 深景深）和胶片质感。
• 工作流串联：用节点编辑器把出图、提分辨率、加风格串成一条流水线，一键批量跑。
• 本地推理 + 批量挑优：桌面版切到本地引擎，一次生成多个变体，挑最满意的一张留下。

问题自查表：六个症状对号入座

生成卡住或效果不对时，先按这张表排一遍，多数问题能当场解决。

下一步：把生成能力接进自己的项目

工具用熟之后，这三条路能帮你把能力往外扩。

• API 集成：通过 app/api/v1 提交生成任务并轮询结果，把图像 / 视频生成接进你自己的应用。
• 自定义模型：往 models.js 里加一条模型定义，它就会出现在模型选择器中。
• 参与开源：改界面、加模型、提功能，代码集中在 packages/studio，改完直接提 PR。

【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