awesome-generative-ai

一榜在手，尽览生成式AI前沿项目与工具

这是一个精心整理的生成式人工智能项目和服务的精选列表，旨在帮助开发者、研究者和爱好者快速发现和了解当前最前沿的生成式AI工具与资源。它解决了信息过载和资源分散的问题，将分散在GitHub、产品官网等各处的优秀项目按类别（如文本、图像、音频、视频、代码等）进行系统化归类，并提供简要说明和链接。核心能力在于其策展质量和时效性，持续跟踪生成式AI领域的最新动态，收录了从开源模型、API服务到端侧应用等各类资源，是探索生成式AI生态的便捷入口。

开源 free 设计创意

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 12665

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类设计创意

开发团队steven2358

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/steven2358/awesome-generative-ai

定价模式free

价格说明该项目为开源资源列表，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议CC0-1.0

主要语言

技术栈/模型ai,artificial-intelligence,awesome,awesome-list,generative-ai,generative-art,large-language-models,llm

GitHub 星标★ 12665

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2022-10-20 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数1

使用教程

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 6 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

本地已安装 Git（用于克隆仓库）
可正常访问 GitHub 及列表中收录项目的外链
可阅读 Markdown 的工具（编辑器、浏览器或终端）
可选：拥有 GitHub 账号，便于提交 Pull Request 或 Issue

安装与启动步骤

1克隆仓库到本地

把 awesome 列表仓库完整下载到本地，README 与 DISCOVERIES 等文件都在仓库里，README 未给出其他安装方式。
```
git clone https://github.com/steven2358/awesome-generative-ai.git
cd awesome-generative-ai
```
2查看仓库文件

确认 README.md、DISCOVERIES.md、CONTRIBUTING.md 等文件已下载，本仓库只提供文档，没有可编译代码。
```
ls
```
3阅读主列表

README 按 Contents 列出 Recommended reading、Text、Coding、Agents、Image、Video、Audio、Other、Learning resources 等分类。
```
cat README.md
```
4按分类定位资源

用检索命令快速跳到感兴趣的章节标题，例如 Local LLM Deployment 下的 Ollama、Open WebUI 等条目。
```
grep -n "^##" README.md
```
5查看发现列表

README 指向 Discoveries List，用于浏览更多新兴生成式 AI 项目，可单独打开查看。
```
cat DISCOVERIES.md
```
6参与贡献

提交条目或链接前先阅读贡献指南，README 要求通过 Pull Request 或新建 Issue 方式进行。
```
cat CONTRIBUTING.md
```

如何确认成功

执行 ls 能看到 README.md、DISCOVERIES.md、CONTRIBUTING.md，打开 README.md 可看到 Contents 分类目录即成功。

常见问题

Q：这个仓库需要安装运行吗？

A：不需要。它是精选资源列表，本身是文档仓库，克隆后用编辑器或浏览器阅读即可，无需编译或启动服务。

Q：里面列出的工具怎么安装？

A：README 只给出各项目的名称、简介和链接，具体安装与使用方式需点击对应链接到该项目自己的仓库或官网查看。

Q：怎么把自己的项目加进列表？

A：按 README 提示，先阅读 CONTRIBUTING.md 确认条目符合收录标准，再通过 Pull Request 提交链接，或新建 Issue 讨论。

Q：DISCOVERIES.md 是什么？

A：README 说明它用于展示更多新兴的生成式 AI 项目，作为主列表之外的补充发现清单。

注意事项

README 未提供本项目自身的安装命令，steps 中的操作均为阅读仓库内容的通用准备动作
列表中收录的 Ollama、Open WebUI、Jan、LM Studio 等工具需到各自项目页面查看安装方式
提交贡献前务必先阅读 CONTRIBUTING.md，避免条目不符合收录标准
仓库内容会持续更新，建议定期 git pull 获取最新列表

核心亮点

收录全面，覆盖文本、图像、音频、视频、代码等生成式AI全领域
分类清晰，按应用场景和技术类型组织，便于快速定位
持续更新，紧跟生成式AI热点，收录最新项目和服务

不足之处

列表形式，缺乏深度评测和对比，需自行验证项目质量
文档/社区待观察，部分项目链接可能随时间失效

适用场景

快速调研生成式AI领域，寻找可用的开源模型或API
跟踪行业趋势，了解最新生成式AI工具和应用
为具体项目选型，对比同类生成式AI解决方案

替代项目

awesome-ai、awesome-machine-learning、llm-apps

项目介绍

awesome-generative-ai 是开源模型领域的开源项目，由 steven2358 开发，2022 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（12,665）位列前 4%，在开源模型分类的 424 个项目里位列前 5%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 12,491 增加到 12,665，净增 174。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。该项目为开源资源列表，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：快速调研生成式AI领域，寻找可用的开源模型或API。同类可对比的替代方案包括 awesome-ai、awesome-machine-learning、llm-apps。

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