Open Generative AI：本地 AI 视频生成完整指南，一个界面免费跑 600+ 模型
【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 是一款开源、可自托管的 AI 视频生成与 AI 图像生成工作室，把 600 多个模型（Flux、Kling、Sora、Veo 等）收进同一个界面。它适合想本地部署 AI 模型、又不想被闭源平台订阅费和内容过滤限制的创作者：MIT 协议、可免费商用，桌面端本地推理甚至不用 API Key。下文覆盖安装、使用与本地部署。
项目全景：600+ 模型的开源 AI 生成工作室
一句话定位：这是一个把各家头部生成模型「收编」进统一界面的开源工作室，14 个工作室覆盖图生视频、文生视频、音频、唇形同步、剪辑、营销素材与可视化工作流，云端与本地两条推理路线并行。
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 模型总量 | 600+：文生视频 85+、图生视频 120+、文生图 70+，统一登记在 模型目录 |
| 协议与费用 | MIT 协议，可自托管、可商用，无订阅费 |
| 内容过滤 | 无 |
| 云端接口 | 统一 MuAPI 网关，提交任务 + 轮询结果两步完成，客户端实现 |
| 本地引擎 | sd.cpp（捆绑图像推理）+ Wan2GP（自架视频推理），入口在「设置 → 本地模型」 |
| 支持平台 | macOS（DMG）、Windows（NSIS，x64 / ARM64）、Linux（AppImage / .deb）、网页版自托管 |
能力地图：按任务选工作室
静图转动态镜头。视频工作室的图生视频模式下架 120 多个模型（Kling、Veo3、Runway、Midjourney I2V 等），上传一张海报或人物立绘，就能生成 5~15 秒的动态镜头。兼容模型单次最多接收 14 张参考图，带排序的多选面板能精确控制每张图发给模型的顺序。
电影级镜头质感。电影工作室相当于一台虚拟摄影机：6 种机身（模块化 8K 数字机到经典 16mm 胶片）、11 种镜头（旋焦、超大微距、变形宽银幕等）、6 档焦距（8~85mm）、3 档光圈（f/1.4~f/11）。你的每一项选择都会被翻译成优化过的提示词修饰符，等于替 AI 写好了拍摄指导书。
角色配音与对口型。唇形同步工作室提供 9 个专属模型、两种玩法：肖像图 + 音频生成说话视频，或已有视频 + 音频重新对口型，多语言字幕版和虚拟主播场景都能覆盖。音频生成、剪辑与营销素材则由对应的音频、剪辑、营销工作室分别承接。
批量流水线。工作流工作室用拖拽节点把多个模型串成流水线，上一步的输出直接喂给下一步；社区模板可以整体套用，「出图 → 修图 → 生成视频」这类固定流程一次配置、反复执行。
离线本地生成。桌面端内置两套本地引擎，配置完成后 AI 图像生成不经过任何云端，也不消耗 API 额度，细节见下文。
上手路径：3 步生成第一条 AI 视频
路径一：下载桌面版（零基础首选）。按平台取对应安装包即可：macOS 是 DMG，Windows 是 NSIS 安装包（x64 与 ARM64 都有），Linux 用 AppImage 或 .deb，全程不需要 Node.js。首次打开会提示填入 MuAPI Access Key，只用本地模型的话可以直接跳过。随后进入视频工作室写一句提示词（例如「清晨的山间湖泊日出，镜头缓慢推进，胶片颗粒感」），选定模型，等轮询结束后下载原片，第一条 AI 视频就出来了。
⚠️首次打开的系统拦截（都只需处理一次）：macOS 因应用未经 Apple 公证会被 Gatekeeper 拦截，在终端执行xattr -cr "/Applications/Open Generative AI.app"，再右键应用选「打开」确认；Windows 弹 SmartScreen 时点「更多信息 → 仍要运行」即可。
路径二：网页自托管（有代码基础）。
git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setup # 安装依赖并构建工作区包 npm run dev # 网页版跑在 localhost:3000；桌面端改用 npm run electron:dev路径三：纯本地推理。在「设置 → 本地模型」里一键安装捆绑的 sd.cpp 引擎并下载模型，之后在图像工作室点亮「Local」开关即可生成，引擎代码见 electron/lib/。
本地 AI 模型怎么部署：sd.cpp 与 Wan2GP 选择
| sd.cpp | Wan2GP | |
|---|---|---|
| 定位 | 捆绑式本地引擎，跑在本机，一键安装 | 需在一台 GPU 机器上自架服务，桌面端填 URL 当客户端 |
| 硬件要求 | Apple Silicon 走 Metal；Windows / Linux 走 CUDA、Vulkan 或 ROCm | 一台 CUDA / ROCm GPU 机器 |
| 适合人群 | 新手、Mac 用户、只离线出图的人 | 有富余显卡机器、想把视频模型跑在本地的人 |
| 内置模型 | 6 个图像模型：SD 1.5 三件套、SDXL、Z-Image Turbo / Base | Wan 2.2、Hunyuan、LTX 等视频模型 |
| 需要 API Key | 否 | 否 |
硬件避坑三条：
- 8GB 内存的 Mac 先别上 Z-Image——官方已知它会卡死系统，从 2.1GB 的 SD 1.5（Dreamshaper 8、Realistic Vision v5.1、Anything v5）起步；
- 想用 Z-Image Turbo / Base，建议内存 16GB 以上；
- 几 GB 的模型文件默认落在应用数据目录，可用环境变量
OPEN_GENERATIVE_AI_LOCAL_AI_DIR把它们挪到别的盘，本地模型清单见 modelCatalog.js。
质量提升清单：让成片更像专业活
- 先传参考图，后挑模型。双模式会按「有没有图」自动切换模型池：上传前看到的是文生模型列表，上传后才出现图生模型列表，顺序反了大概率选错。顺带一提，上传过的图会自动进本地历史库，跨会话复用、永不重复上传。
- 提示词按分镜脚本写。机位、运镜、光线方向、镜头材质都写清楚，越接近一份拍摄提纲，出片越稳定。
- 低分辨率试稿，确认后升档。先用 480p / 720p 验证构图与节奏，通过后再上 1080p，省时间省算力；本地推理同理，先跑小步数把流程跑通，再上高质量档位。
收尾：把生成工作室装进自己的机器
模型、引擎和工作流全部握在自己手里，云端可开可关，本地随时兜底。下载桌面版或把仓库 clone 下来，你的第一条 AI 视频随时可以开工。
【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
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