Uncensored-Local-Studio

零配置本地运行无审查 AI，图像、对话、语音一站式搞定

Uncensored-Local-Studio 是一个面向 Windows、Linux 和 macOS 的本地 AI 工作室，提供零配置的图形界面，集成了图像生成、GGUF 格式的大语言模型、文本转语音和语音转文本功能。它旨在让用户无需复杂的环境配置即可在本地运行多种 AI 模型，解决隐私和内容审查问题。核心能力包括：通过简单 GUI 管理并运行 Stable Diffusion 等图像生成模型，支持加载 GGUF 格式的 LLM 进行对话，以及提供 TTS/STT 功能。项目采用 JavaScript 开发，目前处于早期阶段，但已具备多平台支持和一体化集成特性，适合希望脱离云端、完全掌控 AI 工具链的用户。

开源 free 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1394

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队techjarves

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/techjarves/Uncensored-Local-Studio

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，本地部署完全免费，无在线服务。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言JavaScript

技术栈/模型image-generation,speech-to-text,text-generation,text-to-speech

GitHub 星标★ 1394

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-06-04 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3

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 8 步

环境要求

Windows、Linux 或 macOS 桌面系统
已安装现代浏览器(如 Chrome/Edge/Firefox)
macOS 需 Apple Silicon(M1 及以上)，Intel Mac 不支持
首次运行需联网下载便携版 Node.js 运行时与预编译后端二进制
磁盘预留空间存放模型权重(App 与 ROCm 后端可能占用数 GB)

安装与启动步骤

1获取项目文件

把仓库克隆到本地，或直接下载并解压源码包，进入项目根目录后再执行后续脚本。
```
git clone https://github.com/techjarves/Uncensored-Local-Studio.git
```
2Windows 启动

Windows 用户双击 windows.bat 即可，首次运行会自动下载便携版 Node.js 及 GPU/CPU 后端。
```
windows.bat
```
3Linux 授权脚本

在项目目录打开终端，先给启动脚本添加可执行权限，再运行安装启动脚本。
```
chmod +x linux.sh
```
4Linux 启动

执行脚本启动服务；NVIDIA 用户会被询问是否配置 CUDA 后端(预编译或源码编译)。
```
./linux.sh
```
5Linux 加速(可选)

AMD Radeon 用户加 --max-perf 安装 ROCm(约 1.3GB)；Intel Core Ultra NPU 用户加 --setup-openvino。
```
./linux.sh --max-perf
```
6macOS 授权并启动

Intel Mac 不支持，仅 Apple Silicon 可用；预编译后端基于 Metal GPU 加速。
```
chmod +x mac.sh
./mac.sh
```
7放入模型权重

把 .safetensors、.gguf 或 .ckpt 权重文件放进 app/models/，或在界面 Model Manager 标签页下载。
8打开界面生成

浏览器访问 http://localhost:1420，选择模型、输入提示词即可生成图像或使用 LLM/TTS/STT。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`app/models/`	是	本地模型权重存放目录，支持 .safetensors、.gguf、.ckpt 格式	`app/models/your-model.safetensors`
`http://localhost:1420`	是	本地 Web 界面访问地址，服务启动后由脚本自动监听	`http://localhost:1420`

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:1420 能看到工作室界面，选中已放入的模型并输入提示词可正常生成结果。

常见问题

Q：macOS Intel 芯片的电脑可以用吗？

A：不支持。预编译的 macOS 后端只针对 Apple Silicon(M1 或更新)优化，使用 Metal GPU 加速，Intel Mac 硬件完全不受支持。

Q：首次启动为什么很久？

A：第一次运行时脚本会自动下载便携版 Node.js 运行时，并配置预编译的 GPU/CPU 后端二进制，之后启动会快很多。

Q：没有模型文件怎么办？

A：两种方式：在界面 UI 的 Model Manager 标签页直接下载，或手动把 .safetensors/.gguf/.ckpt 文件拖进 app/models/ 目录。

Q：AMD 显卡如何获得更好性能？

A：Linux 下用 ./linux.sh --max-perf 启动，会额外安装 ROCm 后端，需下载约 1.3GB 内容。

Q：Intel Core Ultra 的 NPU 怎么启用？

A：Linux 下用 ./linux.sh --setup-openvino 配置 OpenVINO/NPU 支持，前提是系统已安装 Intel Linux NPU 驱动。

注意事项

完全离线运行，模型与数据都留在本机，不依赖云端或订阅
启动脚本会自动处理运行环境，无需手动安装 Node.js 或配置 Python 环境
Windows 直接双击 bat、Linux/macOS 需先 chmod +x 再执行 sh 脚本
项目仍处于早期阶段，功能与模型支持可能持续变动

核心亮点

真正零配置：安装即用，无需手动搭建 Python 环境或配置 CUDA，降低入门门槛
多模态集成：一个 GUI 同时覆盖图像生成、LLM 对话、语音转换，避免切换多个工具
跨平台支持：Windows、Linux、macOS 全平台覆盖，满足不同用户系统需求

不足之处

早期项目，功能稳定性和模型兼容性有待验证
文档/社区待观察

适用场景

本地创作：在无网络环境下生成图像或进行文本创作，保护隐私
快速原型：开发者快速测试不同 AI 模型效果，无需繁琐环境配置
离线语音助手：利用本地 TTS/STT 构建语音交互应用，避免云端延迟

替代项目

Stable Diffusion WebUI、Ollama、LM Studio

项目介绍

Uncensored-Local-Studio 是基础设施领域的开源项目，由 techjarves 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,394）位列前 30%，在基础设施分类中处于中上游。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，本地部署完全免费，无在线服务。

它主要面向的使用场景是：本地创作：在无网络环境下生成图像或进行文本创作，保护隐私。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion WebUI、Ollama、LM Studio。

上一篇：gerbil

下一篇：llmedge