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ja

11cafe/jaaz

AI design agent, local alternative for Lovart. AI agent with ability to design, edit and generate images, posters, storyboards, etc.

本周新增
4,785 星
近 3 周倍数
—
距上次推送
251 天
距上次发布
455 天
许可证
NOASSERTION

星标增长

每根柱子是这个周期记录下来的 star 增长:优先取逐个 stargazer 到达时间分桶的到达数,还没被 stargazer 扫描覆盖的仓库改用该周期的 star 净增;两个写者都没记录的周期画成虚线空档,而不是当成 0。柱高按各自窗口的峰值归一,两张图不共用坐标轴。指向任意一根柱子, tooltip 里是该周期的九项指标:当前值与周期内的净增。

指向或点击一根柱子,看当天的九项指标。

12/1712/301/111/242/62/193/33/16

2026 年 3 月 16 日 新增 4,785 个星标

窗口内最高的一天是 2026 年 3 月 16 日,新增 4785 个星标。

证据时间轴

  1. 第 2026 年第 12 周发布 8 次

    累计 27 个 release

README
该仓库存储的文档,若已生成中文翻译则一并显示

🦄 Jaaz –⭐开源AI设计代理⭐

https://jaaz.app/

中文入门指南

世界上首款开源、本地部署的创意AI设计工具,支持图像生成与编辑,无限画布快速迭代,可调用本地模型和云端API,并智能批量生成单句图像!

macOS下载    Windows下载
2025-06-02 上午3:51:56截图 2025-06-02 上午3:51:56截图 2025-06-02 下午3:03:49截图

✨ 核心功能

智能提示代理 由LLM驱动,Jaaz能理解您的想法并生成优化提示,用于高质量图像或故事板的创作。

混合模型部署 通过Ollama、ComfyUI与Replicate、OpenAI或Claude等远程API协同工作。可100%本地运行或连接云端。

轻松访问所有强大API 登录后即可使用所有最新模型(gpt-image-1、flux kntext、google……)

交互式图像编辑 支持通过Flux Kontext进行对象插入、风格迁移和多角色一致性等高级操作,均可通过聊天控制。

无限画布与故事板 通过拖拽即可设计布局、规划场景、创建视觉叙事流程。

(即将推出) 视频代理:通过Wan2.1、Kling等模型进行视频生成与编辑,与您的创意工作流程无缝集成。 智能调用自定义comfyui工作流


  • 通过API密钥使用Claude、OpenAI、Gemini,或通过Ollama本地运行实现完全免费使用
  • 通过Replicate API密钥使用GPT-4O、Recraft、Flux、Google Imagen等图像生成模型

使用方法

  1. 点击程序主页右上角的“登录”按钮,即可使用各模型API。付费少量即可流畅使用API模型
2025-06-02 下午3:08:51截图
  1. 您也可以自定义绑定API,添加OpenAI或Claude的LLM API密钥,或安装Ollama使用本地模型
  2. 添加图像生成API密钥,如Replicate
2025-06-02 下午3:08:51截图
  1. 开始与代理聊天,生成故事或故事板!
2025-06-18 下午4:09:05截图

案例

  • 提示:帮我将这个角色放置在六个不同场景中,所有场景都面对世界各地的地标建筑。光照和谐。他拍摄全球各地的照片,真实感强,暖色调,高画质,图片比例为9:16

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API提供方

Deepseek

要使用Deepseek作为提供方,请按以下方式设置

2025-06-10 下午12:05:35截图

保持更新

在GitHub上关注Jaaz,以获取新版本发布的即时通知。

2025-06-10 下午12:05:35截图

手动安装(适用于Linux或本地构建)

🟠 需要Python版本 >=3.12

首先克隆此仓库:

git clone https://github.com/11cafe/localart

cd react

npm install --force

npx vite build

cd ../server

pip install -r requirements.txt

python main.py

开发

🟠 需要Python版本 >=3.12

cd react

npm install --force && npm run dev

cd server

pip install -r requirements.txt

python main.py

页面上的每个数字都来自记录下来的 stargazer 到达时间,没有评分公式,也没有 AI 判定。 任何结论都可以用 /api/v1/repos/{id}/stats 里的原始增量自己重算。