chatgpt-java

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3.5k 808 简单 1 次阅读 2天前Apache-2.0图像语言模型音频插件
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

chatgpt-java 是一个由社区维护的 OpenAI 官方接口 Java SDK,旨在帮助开发者快速将 ChatGPT 能力集成到 Java 项目中。它全面支持 GPT-3.5、GPT-4 等主流模型,覆盖了对话、图片生成(Dall-e-3)、语音转文字、文本微调及余额查询等所有官方 API 功能。

该工具主要解决了 Java 开发者在对接大模型时面临的开发成本高、功能支持不全以及网络稳定性等痛点。特别是针对国内访问环境,它提供了灵活的解决方案;同时内置了 Tokens 计算功能,帮助开发者精准控制成本。其独特的技术亮点在于完善的流式输出支持(兼容 SSE 和 WebSocket),非常适合需要实时对话反馈的场景。此外,它还具备动态管理 API Key 的能力,当遇到密钥失效或封禁时,可自动切换密钥或触发告警,显著提升了生产环境的稳定性。

chatgpt-java 非常适合后端开发工程师、架构师以及希望在自己的应用中嵌入 AI 能力的技术团队使用。无论是构建智能客服、AI 助手,还是进行企业级应用开发,它都能提供稳定、高效且易于扩展的技术支持,让开发者能更专注于业务逻辑的实现。

使用场景

某电商平台的 Java 后端团队正在开发一款智能客服系统,需要让用户在咨询商品时能实时获得带有图片展示和语音回复的 AI 应答。

没有 chatgpt-java 时

  • 开发人员需手动封装复杂的 HTTP 请求来处理 OpenAI 接口,代码冗余且难以维护流式输出(SSE/WebSocket),导致用户等待响应时间长,体验卡顿。
  • 面对多账号 Key 轮询、失效自动切换及异常告警等生产级需求,团队必须从零编写拦截器和监控逻辑,耗费大量精力在非核心业务上。
  • 想要实现“图文结合”的回答(如调用 DALL-E 3 生成商品图)或文本转语音(TTS)功能时,缺乏统一的 SDK 支持,集成不同模型接口极其繁琐。
  • 无法便捷地计算 Token 消耗量,导致成本核算滞后,难以优化提示词以控制 API 调用费用。

使用 chatgpt-java 后

  • 直接调用 SDK 内置的流式客户端,轻松实现类似打字机的实时回复效果,显著降低首字延迟,大幅提升用户交互流畅度。
  • 利用动态 Key 拦截器功能,自动处理 Key 失效、过期或封禁情况,并无缝对接钉钉或企微告警,确保服务高可用且无需重复造轮子。
  • 通过一行代码即可串联 ChatCompletion、DALL-E 3 和 TTS 接口,快速构建出能“看图说话”并发语音的多模态智能客服助手。
  • 内置多种 Token 计算工具,实时监控每次对话的成本消耗,帮助团队精准优化策略,有效降低运营支出。

chatgpt-java 将原本数周的底层接口适配工作缩短至几天,让 Java 开发者能专注于业务逻辑,快速落地生产级多模态 AI 应用。

运行环境要求

操作系统
  • 未说明
GPU

不需要

内存

未说明

依赖
notes这是一个 Java SDK 库,非独立运行的 AI 模型,因此无需 GPU 或特定 Python 环境。主要通过 Maven 导入依赖使用。支持自定义 OkHttpClient 配置代理(国内访问需配置 HTTP 代理)和超时设置。需准备有效的 OpenAI API Key。
python不适用
chatgpt-java (Maven)
OkHttpClient
Spring Boot (可选)
chatgpt-java hero image

快速开始

这是一个“非官方”或“社区维护”的库。 这是一个非官方的社区维护的库。有bug欢迎朋友们指出,互相学习。

原创发布转载注明出处!

文档地址:https://chatgpt-java.unfbx.com/

星火大模型Java SDK: https://github.com/Grt1228/SparkDesk-Java

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📖 项目简介

ChatGPT的Java客户端 OpenAI官方Api的Java SDK,可以快速接入项目使用。支持OpenAI官方全部接口,同时支持Tokens计算。参考文档:Tokens_README.md

Assistant Dall-e-3 FineTuneJob TTS ChatCompletionWithPicture
自定义知识库、AI助理 AI生成图片 微调job 文本转语音 附加图片的ChatCompletion
TikToken Chat Completions Images Speech To Text 余额查询
Token计算 GPT-3.5、4.0对话模型 GPT-3.0对话 图片模型 语音转文字,语音翻译 余额查询
Embeddings Files Moderations Fine-tune Models
嵌入 自定义训练模型 文本审核,敏感词鉴别 微调 模型检索相关

支持流式输出:

流式输出实现方式 小程序 安卓 ios H5
SSE参考:OpenAISSEEventSourceListener 不支持 支持 支持 支持
WebSocket参考:OpenAIWebSocketEventSourceListener 支持 支持 支持 支持

基于本SDK开发的Demo项目,整合Spring Boot 实现CahtGPT对话模式,思路可以参考: https://github.com/Grt1228/chatgpt-steam-output

🚩 特性

  • 支持附加图片的ChatCompletion、指定返回数据格式、Tool Call、Dall-e-3生成图片、FineTuneJob、文本转语音TTS。
  • 支持GPT插件模式 参考实现PluginTest
  • 支持当key异常(失效、过期、封禁)时,自定义动态处理key 参考实现DynamicKeyOpenAiAuthInterceptor
  • 支持当key异常时的告警处理(钉钉、飞书、email、企业微信等等需要自定义开发)参考实现DynamicKeyOpenAiAuthInterceptor
  • 支持多种Tokens计算方式
  • 支持自定义OkhttpClient
  • 支持自定义多Apikey
  • 支持自定义ApiKey的获取策略
  • 支持余额查询
  • 支持个人账户信息查询
  • 支持GPT3、GPT3.5、GPT4.0、GPT3.5—0614、GPT4.0—0614...
  • 支持全部OpenAI的Api

📑 更新日志

  • 1.1.6 ChatCompletion接口支持logprobs参数设置,Assistant相关接口支持流式输出
  • 1.1.5 Bug Fix
  • 1.1.3 支持Assistant、Run、Thread、Message Api。测试案例OpenAiClientTest
  • 1.1.2-beta0 支持附加图片的ChatCompletion、指定返回数据格式、Tool Call、Dall-e-3生成图片、FineTuneJob、文本转语音TTS。官方文档示例:chatgpt-java.unfbx.com 。测试案例OpenAiClientTest
  • 1.1.1-beta0 function call改成GPT插件模式调用更加简单的调用方式.参考实现PluginTest
  • 1.0.15 moderations接口更新,代码优化,序列化修复。
  • 1.0.14 升级支持最新版Gpt-3.5—0614、Gpt-4.0—0614等模型, 支持function-calling完整使用案例参考:OpenAiClientFunctionTest
  • 1.0.13 支持当key异常(失效、过期、封禁)时,自定义动态处理key,参考实现DynamicKeyOpenAiAuthInterceptor ,支持key异常时的告警处理(钉钉、飞书、email、企业微信等等需要自定义开发)
  • 1.0.12 tokens计算优化、删除模型接口修改、语音接口更新支持官方最新参数
  • 1.0.11 增加新的余额查询接口参考:OpenAiClientTestOpenAiStreamClientTest ,修复tokens计算慢的问题,
  • 1.0.10 支持tokens计算:TikTokensTest ,更多详细的资料参考文档:Tokens_README.md
  • 1.0.9 支持自定义key使用策略参考:OpenAiClientTestOpenAiStreamClientTest ,弃用ChatGPTClient,优化Moderation接口
  • 1.0.8 修改OpenAiClient和OpenAiStreamClient的自定义相关实现,超时设置,代理设置,自定义拦截器设置改为通过自定义OkHttpClient实现,将OkHttpClient交由用户自定义控制更加合理,可以实现更多的参数自定义。支持多Api Keys配置。
  • 1.0.7 修复反序列化报错Bug:https://github.com/Grt1228/chatgpt-java/issues/79 ,Image SDK枚举值bug:https://github.com/Grt1228/chatgpt-java/issues/76 ,感谢两位朋友指出:@CCc3120@seven-cm
  • 1.0.6 支持余额查询参考:OpenAiClientTestOpenAiStreamClientTest creditGrants方法,支持最新GPT-4模型,参考:ChatCompletion.Model构建消息体传入模型即可。感谢群友提供的余额接口地址以及@PlexPt 提供的模型参数
  • 1.0.5 支持自定义Api Host,使用Builder构建。参考下面的快速开始部分代码。
  • 1.0.4 官方最新的ChatGPT Stream模式下的Api返回值改动。
  • 1.0.3 支持最新的GPT-3.5-Turbo模型和Whisper-1模型,支持语音功能转文字,语音翻译。OpenAiClient和OpenAiStreamClient支持Builder构造,支持代理。
  • 1.0.2 支持Stream流式输出,参考:OpenAiStreamClient
  • 1.0.1 支持自定义超时时间,自定义OkHttpClient拦截器,参考:OpenAiClient构造函数
  • 1.0.0 支持所有的OpenAI官方接口

🚀 快速开始

本项目支持默认输出流式输出。完整SDK测试案例参考:

SDK测试案例 Tokens计算测试案例 完整Function-Call调用案例
OpenAiClientTestOpenAiStreamClientTest Tokens计算参考:TikTokensTest OpenAiClientFunctionTest

方式一

1、导入pom依赖

<dependency>
    <groupId>com.unfbx</groupId>
    <artifactId>chatgpt-java</artifactId>
    <version>1.0.14-beta1</version>
</dependency>

2、流式客户端使用示例:

更多SDK示例参考:OpenAiStreamClientTest

默认OkHttpClient

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        OpenAiStreamClient client = OpenAiStreamClient.builder()
                .apiKey(Arrays.asList("sk-********","sk-********"))
                //自定义key的获取策略:默认KeyRandomStrategy
                //.keyStrategy(new KeyRandomStrategy())
                .keyStrategy(new FirstKeyStrategy())
                //自己做了代理就传代理地址,没有可不不传
//                .apiHost("https://自己代理的服务器地址/")
                .build();
        //聊天模型:gpt-3.5
        ConsoleEventSourceListener eventSourceListener = new ConsoleEventSourceListener();
        Message message = Message.builder().role(Message.Role.USER).content("你好啊我的伙伴!").build();
        ChatCompletion chatCompletion = ChatCompletion.builder().messages(Arrays.asList(message)).build();
        client.streamChatCompletion(chatCompletion, eventSourceListener);
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
        try {
            countDownLatch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

自定义OkHttpClient客户端使用示例:

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        //国内访问需要做代理,国外服务器不需要
        Proxy proxy = new Proxy(Proxy.Type.HTTP, new InetSocketAddress("127.0.0.1", 7890));
        HttpLoggingInterceptor httpLoggingInterceptor = new HttpLoggingInterceptor(new OpenAILogger());
        //!!!!千万别再生产或者测试环境打开BODY级别日志!!!!
        //!!!生产或者测试环境建议设置为这三种级别:NONE,BASIC,HEADERS,!!!
        httpLoggingInterceptor.setLevel(HttpLoggingInterceptor.Level.HEADERS);
        OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient
                .Builder()
                .proxy(proxy)//自定义代理
                .addInterceptor(httpLoggingInterceptor)//自定义日志
                .connectTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)//自定义超时时间
                .writeTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)//自定义超时时间
                .readTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)//自定义超时时间
                .build();
        OpenAiStreamClient client = OpenAiStreamClient.builder()
                .apiKey(Arrays.asList("sk-********","sk-********"))
                //自定义key的获取策略:默认KeyRandomStrategy
                //.keyStrategy(new KeyRandomStrategy())
                .keyStrategy(new FirstKeyStrategy())
                .okHttpClient(okHttpClient)
                //自己做了代理就传代理地址,没有可不不传
//                .apiHost("https://自己代理的服务器地址/")
                .build();
    }
}

输出日志(text是持续输出的):

23:03:59.158 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI建立sse连接...
23:03:59.160 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\n", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.172 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\n", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.251 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\u5fc3", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.313 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\u60c5", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.380 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\u8212", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.439 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\u7545", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.532 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\uff0c", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.579 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\u5fc3", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.641 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\u65f7", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.673 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\u795e", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.751 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\u6021", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.782 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:{"id": "cmpl-6pIHnOOJiiUEVMesXwxzzcSQFoZHj", "object": "text_completion", "created": 1677683039, "choices": [{"text": "\u3002", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": null}], "model": "text-davinci-003"}
23:03:59.815 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据:[DONE]
23:03:59.815 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI返回数据结束了
23:03:59.815 [省略无效信息] INFO com.unfbx.chatgpt.sse.ConsoleEventSourceListener - OpenAI关闭sse连接...

3、默认客户端使用示例(支持全部API):

更多SDK示例参考:OpenAiClientTest

默认OkHttpClient

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        OpenAiClient openAiClient = OpenAiClient.builder()
                .apiKey(Arrays.asList("sk-********","sk-********"))
                //自定义key的获取策略:默认KeyRandomStrategy
                //.keyStrategy(new KeyRandomStrategy())
                .keyStrategy(new FirstKeyStrategy())
                //自己做了代理就传代理地址,没有可不不传
//                .apiHost("https://自己代理的服务器地址/")
                .build();
                //聊天模型:gpt-3.5
        Message message = Message.builder().role(Message.Role.USER).content("你好啊我的伙伴!").build();
        ChatCompletion chatCompletion = ChatCompletion.builder().messages(Arrays.asList(message)).build();
        ChatCompletionResponse chatCompletionResponse = openAiClient.chatCompletion(chatCompletion);
        chatCompletionResponse.getChoices().forEach(e -> {
            System.out.println(e.getMessage());
        });
    }
}

自定义OkHttpClient客户端使用示例:

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        //国内访问需要做代理,国外服务器不需要
        Proxy proxy = new Proxy(Proxy.Type.HTTP, new InetSocketAddress("127.0.0.1", 7890));
        HttpLoggingInterceptor httpLoggingInterceptor = new HttpLoggingInterceptor(new OpenAILogger());
        //!!!!千万别再生产或者测试环境打开BODY级别日志!!!!
        //!!!生产或者测试环境建议设置为这三种级别:NONE,BASIC,HEADERS,!!!
        httpLoggingInterceptor.setLevel(HttpLoggingInterceptor.Level.HEADERS);
        OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient
                .Builder()
                .proxy(proxy)//自定义代理
                .addInterceptor(httpLoggingInterceptor)//自定义日志输出
                .addInterceptor(new OpenAiResponseInterceptor())//自定义返回值拦截
                .connectTimeout(10, TimeUnit.SECONDS)//自定义超时时间
                .writeTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)//自定义超时时间
                .readTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)//自定义超时时间
                .build();
        //构建客户端
        OpenAiClient openAiClient = OpenAiClient.builder()
                .apiKey(Arrays.asList("sk-********","sk-********"))
                //自定义key的获取策略:默认KeyRandomStrategy
                //.keyStrategy(new KeyRandomStrategy())
                .keyStrategy(new FirstKeyStrategy())
                .okHttpClient(okHttpClient)
                //自己做了代理就传代理地址,没有可不不传
//                .apiHost("https://自己代理的服务器地址/")
                .build();
                //聊天模型:gpt-3.5
        Message message = Message.builder().role(Message.Role.USER).content("你好啊我的伙伴!").build();
        ChatCompletion chatCompletion = ChatCompletion.builder().messages(Arrays.asList(message)).build();
        ChatCompletionResponse chatCompletionResponse = openAiClient.chatCompletion(chatCompletion);
        chatCompletionResponse.getChoices().forEach(e -> {
            System.out.println(e.getMessage());
        });
    }
}

方式二(下载源码直接运行)

下载源码打包

❔ QA

Q A
如何实现连续对话? issues:https://github.com/Grt1228/chatgpt-java/issues/8
如何实现流式输出? 升级1.0.2版本,参考源码:OpenAiStreamClientTest
如何整合SpringBoot实现流式输出的Api接口? 参考另外一个项目:chatgpt-steam-output
最新版GPT-3.5-TURBO是否支持? 升级1.0.3 已经支持ChatCompletion, 参考测试案例:OpenAiStreamClientTestOpenAiStreamClientTest
最新版语言转文字和语言翻译是否支持? 升级1.0.3 已经支持whisper参考测试案例:OpenAiStreamClientTestOpenAiStreamClientTest

📌 国内访问解决方案

国内访问可以看下这个解决方案:https://github.com/noobnooc/noobnooc/discussions/9

📋 开发案例收集

基于本SDK开发案例收集chatgpt-java SDK案例征集

🌟 Star History

Star History Chart

🙏 鸣谢

站在巨人的肩膀:

☕ 打赏

如果项目对你有帮助,可以选择请我喝杯奶茶

微信截图_20230405222411 微信截图_20230405222357

开源协议:LICENSE

版本历史

v1.1.52023/12/05
v1.1.32023/11/22
v1.1.2-beta02023/11/14
v1.1.1-beta02023/08/21
v1.0.152023/07/20
v1.0.142023/06/26
1.0.14-beta12023/06/16
v1.0.132023/04/28
v1.0.122023/04/14
v1.0.112023/04/09

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ComfyUI

ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎,专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式,采用直观的节点式流程图界面,让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景,也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果,轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性,不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台,还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构,并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者,还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者,ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能,使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一,帮助用户将创意高效转化为现实。

107.7k|★★☆☆☆|3天前
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Deep-Live-Cam

Deep-Live-Cam 是一款专注于实时换脸与视频生成的开源工具,用户仅需一张静态照片,即可通过“一键操作”实现摄像头画面的即时变脸或制作深度伪造视频。它有效解决了传统换脸技术流程繁琐、对硬件配置要求极高以及难以实时预览的痛点,让高质量的数字内容创作变得触手可及。 这款工具不仅适合开发者和技术研究人员探索算法边界,更因其极简的操作逻辑(仅需三步:选脸、选摄像头、启动),广泛适用于普通用户、内容创作者、设计师及直播主播。无论是为了动画角色定制、服装展示模特替换,还是制作趣味短视频和直播互动,Deep-Live-Cam 都能提供流畅的支持。 其核心技术亮点在于强大的实时处理能力,支持口型遮罩(Mouth Mask)以保留使用者原始的嘴部动作,确保表情自然精准;同时具备“人脸映射”功能,可同时对画面中的多个主体应用不同面孔。此外,项目内置了严格的内容安全过滤机制,自动拦截涉及裸露、暴力等不当素材,并倡导用户在获得授权及明确标注的前提下合规使用,体现了技术发展与伦理责任的平衡。

88.9k|★★★☆☆|今天
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NextChat

NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手,旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性,以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发,NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。 这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言,它也提供了便捷的自托管方案,支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性,原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型,让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外,它还率先支持 MCP(Model Context Protocol)协议,增强了上下文处理能力。针对企业用户,NextChat 提供专业版解决方案,具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能,满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。

87.6k|★★☆☆☆|昨天
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