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免费且完整的 Open Generative AI 图像与视频生成工作室实用指南

【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

你想用一个界面切换 Flux、Midjourney、Kling 和 Sora，不要订阅费，提示词不被过滤器拦截。Open Generative AI 是一个开源的 AI 图像与视频生成工作室：600+ 模型、14 个工作室，可自托管，桌面版还能跑本地推理、无需 API Key。

30 秒看懂项目

一句话定位：把 600+ 个生成模型装进一个可自托管、无内容过滤的统一工作室。

• 开源与费用：MIT 协议，无订阅，无内容过滤器，数据留在本地
• 模型规模：8 大类 600+ 模型，文生图 70+、文生视频 85+、图生视频 120+，模型定义集中在一个文件：packages/studio/src/models.js
• 入口数量：14 个工作室，覆盖图像、视频、唇形同步、音频、电影、营销、工作流与智能体
• 云端调用：统一 MuAPI 接口，提交任务、轮询结果两步完成，API Key 只存在本地浏览器：src/lib/muapi.js
• 部署形态：macOS、Windows、Linux 预构建桌面安装包；源码可自托管网页版；桌面版内置本地推理引擎

第一次上手路径

最短路线是直接下载桌面安装包，想自托管再走源码路线。

1. 下载与系统匹配的 v2.0.0 预构建安装包：macOS 用 DMG，Windows 用 exe，Linux 用 AppImage 或 .deb，不需要 Node.js 和终端。
2. 安装并打开（macOS 首次会被 Gatekeeper 拦截，在终端执行xattr -cr "/Applications/Open Generative AI.app"后右键「打开」；Windows 在 SmartScreen 对话框点「更多信息 → 仍要运行」，两者都只需一次）。
3. 首次使用按提示填入 MuAPI Access Key（只打算用本地模型可以跳过）。
4. 进入 Video Studio 写提示词，默认列出文生视频模型；先上传一张参考图，列表会自动切成图生视频模型。
5. 选中模型点生成，轮询完成后一键下载原片，第一条视频完成。

源码路线的网页版启动命令（需要 Node.js v18+）：

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

npm run setup会装依赖并构建工作区包，是必需步骤；npm run dev启动网页版，跑在 localhost:3000，桌面版用npm run electron:dev。

场景到功能的对照

按需求查表：14 个工作室分别对应一类具体产出。

部署与配置决策

决策核心：云端走 MuAPI 统一接口，本地有两套独立引擎，都在 Settings → Local Models 里配置。

如果你是刚上手、没有本地显卡，选云端 MuAPI + 桌面预构建安装包；如果你想要零 API Key 且只做图像，选捆绑的 sd.cpp 引擎（Apple Silicon 走 Metal，Windows/Linux 走 CUDA、Vulkan 或 ROCm）；如果你要跑 Wan 2.2、Hunyuan、LTX-2 这类视频模型，选 Wan2GP，需要自备一台 CUDA/ROCm GPU 机器，桌面端填 URL 当客户端；如果你主力是 Mac 没有独显，可以用 Wan2GP 的 MCP 服务器把推理放到局域网另一台 GPU 机器上。引擎实现：electron/lib/。

环境坑清单：

• 8GB 内存的 M 系列 Mac 避开 Z-Image（官方确认会卡死系统），先用 2.1GB 的 SD 1.5；想要 Z-Image 至少备 16GB 内存
• 数 GB 的模型权重默认存应用数据目录，可用环境变量 OPEN_GENERATIVE_AI_LOCAL_AI_DIR 挪到其他磁盘
• Ubuntu 24.04+ 的 AppArmor 会拦 AppImage 沙箱，改用 .deb（安装时自带 AppArmor 配置）最省事
• Wan2GP 的 MCP 服务暴露 0.0.0.0 仅限可信网络；Gradio 的 7860 端口不是 API，不能当客户端用

常见问题与细节

用问答形式回答最容易踩的坑，并附两个容易被忽略的设置。

问：为什么上传参考图后模型列表变了？ 双模式设计：无图时列文生视频或文生图模型，上传参考图后自动切成图生视频或图生图集合。顺序是先传图再选模型，反过来会选错集合。

问：本地推理需要 API Key 吗？ 不需要。sd.cpp 完整跑在本机，装好引擎和模型后，在 Image Studio 点亮 Local 开关即可生成。Key 只在云端调用时需要，存在浏览器 localStorage，不会发给其他服务器。

问：为什么有模型显示不可用？ Wan2GP 本地模型里，当前版本不支持的会标注原因；权重未下载的会标记，首次使用自动下载，进度条可见。

问：同一张图要反复上传吗？ 不会。上传过的图以 URL 加缩略图存在本地历史，跨会话可复用；唇形同步的排队任务在页面刷新后会自动恢复。

两个容易忽略的设置：

• 多参考图：兼容模型一次最多接收 14 张（如 Nano Banana 2 Edit），多选面板带序号，按你勾选的顺序把图片发给模型
• 生成历史：所有历史产出存在本地，可浏览、回看并一键下载原分辨率文件

Open Generative AI 把 600+ 模型装进一个可自托管的工作室，无过滤、无月费。下载安装包或 clone 仓库，今晚就生成第一条视频。

【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