描述
OmniChar 是一个多功能的开源平台，旨在保持不同 AI 模型之间的角色一致性。它允许用户一次创建角色，并在不同的镜头和模型中一致使用，而无需在更改模型时重新附加参考图像或重建任何内容。OmniChar 的核心是 .char 文件，它存储角色的 SFace 面部签名和 DINOv2 主题签名，以及任何训练过的适配器和可选的语音片段。该文件可以加载到 OmniChar、ComfyUI 或托管模型如 Nano Banana Pro 和 MiniMax H3 中。
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OmniChar 支持使用其 Inline Core 引擎进行本地生成，该引擎在您的 GPU 上运行 Z-Image Turbo、FLUX.2、Krea 2 和 MiniMax H3 等模型。它还提供 API 节点，以使用您自己的提供者密钥访问托管模型。该平台与 macOS、Windows 和 Linux 兼容，并在 GPL-3.0 许可证下运行。
OmniChar Cloud 可供没有 GPU 的用户使用，提供 300 个免费积分以开始，额外积分可购买。该平台允许在您自己的 GPU 上训练自定义风格和一致的角色（LoRAs），并提供实时损失曲线和可恢复的运行。每个本地生成的图像都嵌入了生成它的图形，使用户能够将文件重新放回画布上以重建管道。
OmniChar 还支持社区扩展，允许用户从 GitHub 安装经过安全审查的自定义节点。该平台包括视频编辑的 Video Director 节点和剪辑修剪的 Trim Video/Audio 节点等功能。OmniChar 免费使用，没有计量使用，并提供基于浏览器的界面，适用于本地和云操作。
- 类别AI角色与角色扮演
- 定价模式开源
- 部署云端与本地
- 平台macOS、Windows、Linux
OmniChar的核心功能
跨模型生成一致的角色
.char 文件用于角色可移植性
使用 Inline Core 引擎进行本地生成
托管模型的 API 节点
在 GPU 上训练自定义 LoRAs
支持社区扩展
视频导演和修剪视频/音频节点
在 GPL-3.0 下免费开源
如何使用 OmniChar？
安装 Python 3.11 和 uv
克隆 GitHub 仓库
运行设置命令
在浏览器中打开 OmniChar
OmniChar的使用案例
- 角色一致性
- 本地生成
- 自定义 LoRA 训练
- 视频编辑
- 社区扩展
