ima2-gen

拖节点搭视觉工作流，多模型出图出视频还能复现

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 143 🐛 待处理 10 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 901
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，免费使用，需自行部署

项目预览

ima2-gen 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lidge-ai
官网地址https://lidge-ai.github.io/ima2-gen
GitHubhttps://github.com/lidge-ai/ima2-gen
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，免费使用，需自行部署
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MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai-agent,gemini,grok,image-generation,local-first,mcp,node-editor,openai,video-generation,visual-workflow
GitHub 星标★ 901
上线时间2026-04-21 00:00:00
代码更新2026-11-14
仓库体积434.0 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态活跃
收录时间2026-10-01
浏览次数3

项目介绍

ima2-gen 是一个本地优先的视觉生成运行时与工作台，面向人类用户和编码 Agent，解决多供应商图像/视频生成流程难以复现、难以编排的问题。它把 OpenAI、Gemini、Grok 等不同提供商的生成能力统一到一套本地运行的节点式编辑器中，用户通过拖拽节点搭建视觉工作流，输入提示词、参考图或参数，即可产出图像和视频，并保留完整的执行记录以便重复运行和调试。项目同时提供 MCP 接口，让 Claude、Cursor 等编码 Agent 能直接调用其生成能力，把「写代码」和「出素材」串在同一个环境里。核心能力包括：多提供商适配与切换、节点式可视化编排、可复现的工作流快照、本地优先的数据与密钥管理，以及面向 Agent 的自动化调用。适合需要批量产出视觉素材、又希望流程可控可回溯的开发者与设计团队。

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 2026-10-01 · 当前星标 ★ 901

使用教程

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：全局 CLI 4 步

环境要求

  • Node 18+ 或 Docker

安装与启动步骤

  1. 1确认同源

    与本目录另一个 ima2-gen 项目内容一致，是不同组织的镜像，装一个即可。

  2. 2装 CLI

    npm 全局安装后即可在终端调用。

    npm install -g ima2-gen

  3. 3或起容器

    不想装 Node 就用官方镜像。

    docker run -d -p 3333:3333 -e IMA2_LAN_TOKEN=change-me -v ima2-data:/data ima2-gen

  4. 4配凭据

    首次使用填模型服务地址与 key。

如何确认成功

命令行与网页入口都能用。

注意事项

  • 两个镜像共用同名命令，避免同时全局安装。

核心亮点

  • 节点式编辑器把提示词、模型、参数、后处理串成可保存可复跑的工作流，出图过程可回溯
  • 统一适配 OpenAI、Gemini、Grok 等多个提供商，切换模型不用改流程
  • 提供 MCP 接口，编码 Agent 可直接调用生成能力，打通写代码与产素材

不足之处

  • 早期项目，848 星，生态和模板库还比较薄
  • 多提供商适配依赖各家 API，密钥配置和额度管理对新手有门槛
  • 节点式编辑器学习曲线偏陡，简单出图场景可能显得重

适用场景

  • 为产品批量生成配图、封面和短视频素材，并保留可复现的生成流程
  • 在 Cursor/Claude 等编码 Agent 中通过 MCP 直接调用，边写代码边出视觉素材
  • 对比不同模型在同一提示词下的出图效果，做选型和调参实验

替代项目

ComfyUI、InvokeAI

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