ilab-conjure

给 GPT-image-2 装个可视化工作台，批量出图不排队

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 121 🐛 待处理 3 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 732
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，AGPL-3.0许可，可自行部署使用，无付费版本。

项目预览

ilab-conjure 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类图像生成
开发团队kadevin
官网地址https://github.com/kadevin/ilab-conjure/releases/latest
GitHubhttps://github.com/kadevin/ilab-conjure
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，AGPL-3.0许可，可自行部署使用，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言JavaScript
技术栈/模型ai-art,ai-image-generation,cli,codex,gemini,gpt-image,image-editing,image-generation,img2img,local-first,macos,multi-model,nano-banana,openai,openai-compatible,prompt-templates,reference-images,responses-api,webui,windows
GitHub 星标★ 732
上线时间2026-06-08 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积27.5 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

ilab-conjure 是一个面向 GPT-image-2 的 AI 图片生成 WebUI 工作台，旨在解决开发者或设计师在调用图像生成 API 时缺乏统一操作界面、提示词管理繁琐、任务并发效率低等问题。它支持通过 Codex Responses 或 OpenAI 兼容 API 接入，内置公用图库，可快速引用已有图片作为参考；提供多种类型的快捷 Chip（如风格、尺寸、质量等）和提示词模板，降低输入成本；支持多任务并发执行和本地队列管理，方便批量生成与调度。项目基于 JavaScript 构建，界面直观，适合作为 AI 绘画的日常工具或二次开发基础。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 732

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶 约 35 分钟 部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

  • Python 3.10+
  • Node.js（界面检查）

安装与启动步骤

  1. 1克隆

    先拉代码。

    git clone https://github.com/kadevin/ilab-conjure.git

  2. 2建环境

    Python 环境隔离。

    python3 -m venv .venv

  3. 3装依赖

    用带哈希校验的清单保证可复现。

    .venv/bin/python -m pip install --require-hashes -r requirements-webui.txt

  4. 4起界面

    启动本地 Web 界面。

    # 运行仓库启动脚本

如何确认成功

界面能打开并完成一次生成任务。

注意事项

  • 带哈希的依赖清单能避免被投毒。
  • 界面检查脚本可提前发现前端问题。

核心亮点

  • 支持 Codex Responses 和 OpenAI 兼容 API 双接入，适配灵活
  • 内置公用图库和多类型 Chip，图片参考与参数快捷插入效率高
  • 多任务并发加本地队列，批量生成时管理有序不混乱

不足之处

  • 早期项目，功能完整性和稳定性待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 快速批量生成营销配图或素材
  • 基于已有图片进行风格化二次创作
  • 团队内部搭建统一 AI 出图工作台

替代项目

InvokeAI、ComfyUI、Stable Diffusion WebUI

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