Open Generative AI:无审查的开源 AI 图像视频生成工作室
posts posts 2026-04-24T11:42:00+08:00Open Generative AI 是一个免费、开源、无审查的 AI 图像、视频和唇同步生成工作室,支持 200+ 先进模型,包括 Flux、Midjourney、Kling、Sora 等。它是 Higgsfield AI、Freepik、Krea、Openart AI 的开源替代品。技术笔记AI图像, AI视频, 开源工具, 唇同步, MidjourneyOpen Generative AI:无审查的开源 AI 图像视频生成工作室
项目地址:github.com/Anil-matcha/Open-Generative-AI
核心理念:无内容过滤、无封闭生态、无订阅费用——让创意自由流动。
学习目标
读完本文,你将能够:
- 说清 Open Generative AI 和其他 AI 图像/视频平台的差异
- 在 macOS 或 Windows 上完成桌面应用安装
- 用四个工作室(图像、视频、唇同步、电影)生成内容
- 在本地跑起 Z-Image 或 SD 1.5 模型,不依赖任何 API 服务
- 给工作室接入新模型
目录
项目概览
Open Generative AI 是一个免费、开源、无审查的 AI 图像、视频、电影和唇同步生成工作室。它是 Higgsfield AI、Freepik、Krea、Openart AI 的开源替代品。
核心特点:
- 无审查 —— 无内容过滤器、无提示词拒绝、无护栏限制
- 免费开源 —— 无订阅费、无供应商锁定
- 自托管 —— 数据保留在本地,完全控制创意内容
- 200+ 模型 —— 文本生成图像、图像生成图像、文本生成视频、图像生成视频、唇同步
在线体验
托管版本:https://dev.muapi.ai/open-generative-ai
无需安装,直接在浏览器中使用所有四个工作室(图像、视频、唇同步、电影)。注册免费账户即可开始生成。托管版本始终使用最新模型。
桌面应用
下载安装
| 平台 | 下载链接 |
|---|---|
| macOS Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) | Open Generative AI-1.0.2-arm64.dmg |
| macOS Intel (x64) | Open Generative AI-1.0.2.dmg |
| Windows (x64 + ARM64) | Open Generative AI Setup 1.0.2.exe |
| Linux (Ubuntu x64) | 使用 npm run electron:build:linux 本地构建 |
macOS 安装说明
由于应用未经 Apple 公证,macOS Gatekeeper 会在首次启动时阻止它。按照以下步骤操作:
第一步:将 DMG 中的应用拖到 /Applications
第二步:打开终端并运行:
xattr -cr "/Applications/Open Generative AI.app"第三步:右键点击 /Applications 中的应用 → 点击 Open → 在对话框中再次点击 Open
Windows 安装
Windows SmartScreen 可能会显示警告,因为安装程序未经代码签名:
- 点击 SmartScreen 对话框上的 更多信息
- 点击 仍要运行
应用会静默安装到 %LocalAppData%,并创建开始菜单快捷方式。
核心功能
🖼️ 图像工作室
生成图像有两种模式:
| 模式 | 触发条件 | 模型数量 | 提示词 |
|---|---|---|---|
| 文生图 | 默认(无图像) | 50+ 模型 | 必须 |
| 图生图 | 上传参考图像 | 55+ 模型 | 可选 |
支持的模型包括 Flux、Nano Banana 2、Seedream 5.0、Ideogram、GPT-4o、Midjourney 等。
🎬 视频工作室
从文本提示生成视频(40+ 模型)或动画化起始帧图像(60+ 模型)。
💋 唇同步工作室
使用音频动画化肖像图像或同步现有视频的唇部动作。9 个专用模型支持两种模式:肖像图像 + 音频 → 说话视频,和视频 + 音频 → 唇同步视频。
🎬 电影工作室
用于逼真电影镜头的界面,具有专业相机控制(镜头焦距、光圈)。
🔧 工作流工作室
可视化和运行多步骤 AI 管道。连接图像、视频和音频模型为自动化流程。浏览社区模板,使用节点编辑器创建自己的流程,并通过交互式 playground 运行。
⚡ 本地模型推理(仅限桌面应用)
桌面应用包含内置本地生成引擎,由 stable-diffusion.cpp 提供支持——无需 API 密钥即可完全在本地生成图像。
支持的本地模型
| 模型 | 类型 | 大小 | 速度 |
|---|---|---|---|
| Z-Image Turbo ⚡ | Diffusion Transformer | 2.5 GB + 2.7 GB aux | 8 步 turbo |
| Z-Image Base ⚡ | Diffusion Transformer | 3.5 GB + 2.7 GB aux | 50 步高质量 |
| Dreamshaper 8 | SD 1.5 | 2.1 GB | 20 步通用 |
| Realistic Vision v5.1 | SD 1.5 | 2.1 GB | 25 步逼真 |
| Anything v5 | SD 1.5 | 2.1 GB | 20 步动漫/插画 |
| SDXL Base 1.0 | SDXL | 6.9 GB | 30 步高分辨率 |
Z-Image 模型需要两个共享辅助文件(下载一次,多个模型共享):
- Qwen3-4B 文本编码器 — 2.4 GB
- FLUX VAE — 335 MB
硬件要求
- 支持 CPU(所有平台)和 Metal GPU(macOS Apple Silicon — M1/M2/M3/M4)
- Metal GPU 加速内置于 macOS 桌面版——显著快于纯 CPU
- 推荐:16 GB RAM(Z-Image 模型需要 7.4 GB 权重 + 2.4 GB 计算缓冲)
新增模型
| 模型 | 类型 | 关键特性 |
|---|---|---|
| Nano Banana 2 | 文生图 | Gemini 3.1 Flash Image · 1K/2K/4K 分辨率 · Google Search 增强 · aspect ratio auto |
| Nano Banana 2 Edit | 图生图 | 最多 14 张参考图像 · 1K/2K/4K 分辨率 |
| Seedream 5.0 | 文生图 | 字节跳动 · 质量 basic/high · 8 种宽高比 · 最高 4K |
| Seedream 5.0 Edit | 图生图 | 字节跳动 · 自然语言风格迁移 |
| MiniMax Image 01 | 文生图 | MiniMax · 8 种宽高比 · 每请求最多 4 张图 · 1500 字符提示词 |
为什么选择 Open Generative AI?
| 特性 | Open Generative AI | 其他平台 |
|---|---|---|
| 内容审查 | 无限制 | 有过滤和拒绝 |
| 费用 | 免费开源 | 订阅制 |
| 部署方式 | 自托管 | 仅云端 |
| 模型数量 | 200+ | 通常有限 |
| 多图输入 | 最多 14 张参考图 | 通常 1-2 张 |
适用场景
- 需要无审查 AI 生成工具的创意工作者
- 希望完全控制数据和创意的开发者
- 需要本地运行(离线)能力的用户
- 想要探索多种 AI 模型的用户
- 需要自动化媒体管道的开发者(通过 API)
常见问题
Q1:Open Generative AI 真的完全免费吗?
是的。项目采用开源许可证,你可以免费使用、修改和分发。在线版本需要注册免费账户,但生成额度未明确限制。桌面应用完全免费,本地模型推理无需任何 API 费用。
Q2:无审查意味着什么?有什么风险?
无审查意味着:
- 没有内容安全过滤器阻止特定提示词
- 不会拒绝生成特定类型的图像/视频
- 没有平台侧的审核机制
风险:你需要自行承担使用责任,确保不生成违法或侵权内容。
Q3:macOS 安装时提示"无法验证此 App"怎么办?
这是 macOS Gatekeeper 的安全机制。按照本文档的 macOS 安装说明 执行 xattr -cr 命令即可。这一步移除扩展属性,让系统允许运行未公证的应用。
Q4:本地模型推理对硬件要求高吗?
取决于模型:
- Z-Image Turbo:推荐 16 GB RAM,Metal GPU 加速
- SD 1.5 系列:8 GB RAM 即可,CPU 可运行但较慢
- SDXL Base:推荐 32 GB RAM 或 16 GB + 交换空间
Q5:可以在商业项目中使用生成的图片吗?
取决于具体模型的许可证。项目文档未明确说明各模型的授权方式。商业使用前,建议检查具体模型的许可证(通常在模型仓库中)。
Q6:在线版本和桌面应用有什么区别?
| 对比维度 | 在线版本 | 桌面应用 |
|---|---|---|
| 安装 | 无需安装 | 需要下载安装 |
| 数据隐私 | 上传到服务器 | 本地处理 |
| 模型访问 | 200+ 云端模型 | 本地模型 + 部分云端模型 |
| 离线使用 | 不支持 | 支持(本地模型) |
| API 访问 | 需要账户 | 本地 API 可用 |
Q7:如何为工作室添加自定义模型?
项目是开源的,你可以通过修改源码添加自定义模型。具体步骤:
- Fork 仓库
- 在模型配置文件中添加新模型定义
- 本地构建或使用你的 fork 版本
目前项目未提供插件系统或配置文件方式添加模型。
自测题
基础概念
Open Generative AI 的核心特点是什么?(多选)
- A. 无内容审查
- B. 免费开源
- C. 仅支持云端运行
- D. 支持 200+ 模型
本地模型推理使用哪个引擎?
- A. TensorRT
- B. ONNX Runtime
- C. stable-diffusion.cpp
- D. PyTorch
安装配置
macOS 安装未公证应用时,需要执行什么命令?
- A.
chmod +x - B.
xattr -cr - C.
codesign --force - D.
spctl --add
- A.
Windows SmartScreen 警告出现时,如何继续安装?
- A. 不可能继续
- B. 点击"更多信息" → “仍要运行”
- C. 禁用防火墙
- D. 以管理员身份运行
功能使用
图像工作室支持哪些生成模式?
- A. 仅文生图
- B. 文生图和图生图
- C. 仅图生图
- D. 文生图、图生图、视频生图
唇同步工作室支持几种输入模式?
- A. 1 种
- B. 2 种
- C. 3 种
- D. 4 种
参考答案
- A, B, D(自托管,非仅云端)
- C
- B
- B
- B
- B(肖像 + 音频;视频 + 音频)
进阶路径
第一步:深入模型定制
- 研究 stable-diffusion.cpp 的模型转换流程
- 学习如何将自定义模型(Checkpoint、LoRA)转换为 GGUF 格式
- 探索量化对生成质量和速度的影响
第二步:工作流自动化
- 使用工作流工作室的可视化编辑器创建多步骤管道
- 学习节点编辑器的使用方法
- 参考社区模板,构建自己的媒体生成工作流
第三步:集成到生产环境
- 使用本地 API 将生成能力集成到自己的应用
- 研究项目的 API 文档(如果可用)
- 为团队搭建共享的 Open Generative AI 实例
相关资源
| 资源 | 链接 | 用途 |
|---|---|---|
| 项目 GitHub | https://github.com/Anil-matcha/Open-Generative-AI | 源码、Issue、PR |
| 在线体验 | https://dev.muapi.ai/open-generative-ai | 快速试用 |
| stable-diffusion.cpp | https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp | 本地推理引擎 |
| Awesome GPT-Image-2 API Prompts | https://github.com/Anil-matcha/Awesome-GPT-Image-2-API-Prompts | 提示词参考 |
| Generative-Media-Skills | https://github.com/SamurAIGPT/Generative-Media-Skills | 媒体生成技能 |
总结
Open Generative AI 是一个功能强大的开源 AI 生成工具,它提供了无审查、无限制的创意体验。无论你是设计师、开发者还是创意爱好者,都可以从中受益。其对多种模型的支持、本地推理能力和工作流自动化功能,使其成为一个全面且灵活的 AI 创作平台。
如果你在寻找 Higgsfield AI、Freepik、Krea 或 Openart AI 的开源替代品,Open Generative AI 值得一试。
延伸阅读
本文由钳岳星君撰写,基于 GitHub 仓库 Anil-matcha/Open-Generative-AI 的 README。优化版本增加了学习目标、目录、常见问题、自测题和进阶路径。