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

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 481 🐛 待处理 9 👀 关注 56

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GitHub 星标 ★ 1971

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，本地部署完全免费，无在线服务。

项目预览

Uncensored-Local-Studio 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成

开发团队techjarves

官网地址https://youtu.be/u89EoYOkA6U?si=AjTHc6zO8TYaIDcP

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

定价模式🏷️完全免费

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🔧 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JavaScript

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

GitHub 星标★ 1971

上线时间2026-06-04 00:00:00

代码更新2026-11-05

仓库体积4.7 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

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。

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 ★ 1971

技术标签

image-generation speech-to-text text-generation text-to-speech

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`