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如何用 Open Generative AI 快速制作专业 AI 视频：免费开源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

Open Generative AI 是一个免费开源的 AI 视频生成工作室，集成 Flux、Kling、Sora、Veo 等 400+ 模型，MIT 协议，可自托管也可在线使用，不带内容过滤器。你可以在浏览器里直接做出短视频素材和影视级镜头。

🎬 你什么时候会需要它

• 短视频缺背景素材：想给口播短视频配一段"霓虹城市夜景"的 AI 视频背景，自己拍太贵，买素材费版权——一句话就能生成 5 秒。
• 产品图要动起来：丢一张产品图进去，让它变成一段镜头缓慢环绕的动态展示，适合电商详情页。
• 配音短剧口型对不上：给人物照片或已有视频叠一段配音，角色口型自动对齐音频，省去重拍。

对得上任何一条，这个项目都能在你的工作流里占一个位置。

🚀 三种上手方式

桌面应用

1. 到项目 Releases 页下载对应安装包：macOS 是 DMG，Windows 是 x64 安装程序，Linux 提供 AppImage 和 DEB。
2. 安装后直接打开。macOS 首次启动被系统拦截时，右键应用选"打开"即可；Windows 若弹出 SmartScreen 提示，点"更多信息 → 仍要运行"。
3. 首次使用会要求填 API 密钥；如果你只想跑本地模型，这步可以跳过。

Web 在线版

1. 用浏览器打开官方托管的 Web 版，注册一个免费账号。
2. 挑一个工作室（Image、Video、Cinema、Lip Sync 等），输入 prompt 即可生成。
3. 生成历史保存在浏览器里，随时回看、下载，不用装任何软件。

想把它跑在自己的服务器上也简单：

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

第一条命令拉取代码（含工作流子模块），第二条装依赖、构建组件包并启动，浏览器访问本地 3000 端口即可。

自托管视频生成：本地推理

本地推理只在桌面应用里可用，两个引擎都在"设置 → Local Models"里配置：

• sd.cpp（内置）：跑在你自己机器上，只支持图像模型。Apple Silicon 走 Metal，Linux/Windows 走 CUDA/Vulkan/ROCm。
• Wan2GP（自建 GPU 服务器）：你在另一台 GPU 机器上跑 Wan2GP 服务，桌面应用通过网络连过去，负责视频模型（Wan 2.2、Hunyuan、LTX 等）。

硬件判断标准：最低 8GB 内存可以跑 SD 1.5 一类约 2GB 的小模型；推荐 16GB 以上，因为 Z-Image 大模型光权重就 7.4GB 再加 2.4GB 计算缓冲，8GB 的 M 系列 Mac 跑它会卡死。想本地生成视频，则需要一台带 CUDA/ROCm GPU 的机器跑 Wan2GP，桌面应用本身仍可以放在 Mac 上。本地推理的客户端实现可以看看 src/lib/localInferenceClient.js。

💡 能帮你做什么：开源AI视频生成的核心能力

写一句话，生成视频

文生视频，40 多个模型：Kling、Sora、Veo、Wan、Hailuo 等。输入描述，选时长和画幅，出片。

prompt: 雨夜霓虹街道上一辆跑车疾驰，电影感model: hailuo-h3 | aspect_ratio: 16:9 | duration: 5s

丢一张图，变成动态视频

图生视频，60 多个模型。上传一张静帧作为起始画面，模型负责让它动起来；部分模型最多还能同时喂 14 张参考图来约束画面。

image: 产品图 | prompt: 镜头缓慢推进，光影由白天过渡到黄昏

调镜头参数，模拟胶片与景深

Cinema Studio 把"虚拟摄影机"做成了可视化控件：相机、镜头、焦距、光圈四个维度，选完会转成提示词修饰符发给模型。

camera: 70mm 大画幅胶片 | lens: 暖色电影定焦 | focal: 85mm | aperture: f/1.4

配一段音频，口型自动对齐

AI 唇形同步，9 个模型，两种输入模式："人像图 + 音频 → 说话视频"和"已有视频 + 音频 → 口型同步视频"。配音、多语言本地化基本靠它。

image: 人像照 | audio: 配音片段 | resolution: 720p

建一条流水线，批量跑任务

Workflow Studio 用节点编辑器把图像、视频、音频模型串成流水线，可以拖拽连线、保存自己的流程，也可以直接用社区发布的模板，一次跑多个任务。

🎥 一个完整的实战流程

目标：为一款智能手表做一条 5 秒、带电影感的产品宣传视频。

1. 上传产品图：打开 Video Studio，上传手表静帧。系统识别到图片后自动切到图生视频模式，模型列表换成可用的 i2v 模型。
2. 设参数：模型选 Kling I2V，aspect_ratio: 16:9、duration: 5s，prompt 写"手表悬浮在深色台面上，光带缓慢扫过表盘"。
3. 加电影感：切到 Cinema Studio，选 85mm 人像镜头、光圈 f/1.4，拿到浅景深效果。
4. 生成并下载：任务完成后一键下载全分辨率成片。
5. 可选配音：需要旁白就把成片送进 Lip Sync Studio，配上音频，口型自动对齐。
6. 批量出变体：一条不满意？在 Workflow Studio 里把"图片 → 视频"连成流程，一次跑三个画幅比例。

⚙️ 进阶配置与 API 集成

本地模型切换：桌面应用里进"设置 → Local Models"，一键下载引擎和模型权重；再到 Image Studio 的模型选择器旁点 ⚡ Local 开关，选本地模型即可，全程不需要 API 密钥。

REST API：所有生成都走"提交 → 轮询"两步，密钥放在x-api-key请求头里。下面这段代码做的事是：先提交一个文生视频任务，再轮询请求结果直到状态为 completed。

const job = await post('/api/v1/kling-v2-t2v', { prompt: '城市夜景', duration: 5 }); const result = await get(`/api/v1/predictions/${job.request_id}/result`);

API 封装模块在 src/lib/muapi.js，模型清单的唯一数据源在 packages/studio/src/models.js，想看支持哪些模型、各支持什么参数，直接查这两个文件。

❓ 常见问题速查

生成失败怎么排查？九成是密钥或网络问题：确认 API 密钥填的是 key 值而不是名称、网络能连通；用本地模型则完全不需要密钥，失败时看应用进程的控制台日志。

8GB 内存的机器能跑本地模型吗？能跑 SD 1.5 一类约 2GB 的小模型；Z-Image 大模型建议 16GB 以上内存，8GB 的 Mac 跑它会卡死，先避开。

支持哪些画幅比例？16:9、9:16、4:3、3:4、2:3、1:1 等都有，界面上的画幅选择器会随所选模型的能力自动变化，选不了的不会显示。

已有视频能做唇形同步吗？可以。Lip Sync Studio 切到 Video 模式，上传"视频 + 音频"，模型输出口型同步后的新版本。

生成历史存在哪里？存在浏览器本地，随时回看、重新下载；上传过的参考图也会留本地，跨会话复用，同一张图不用反复上传。

下次要给短视频找素材时，打开 Web 版输入第一句 prompt 试试——生成的效果不满意就换模型再来一轮，这比什么都快。

【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