AI-Playground
AI-Playground 是一款专为搭载英特尔® Arc™显卡的 AI PC 设计的开源本地应用套件，旨在让用户在完全离线的环境下，轻松体验聊天对话、代码辅助、文档检索、图像分析及音视频生成等全套生成式 AI 功能。
它主要解决了用户依赖云端服务时面临的数据隐私泄露风险、网络延迟及订阅费用高昂等痛点。作为 Gemini、ChatGPT 等云服务的本地替代方案，AI-Playground 无需将敏感个人信息上传至第三方服务器，且完全免费。用户无需具备复杂的后端框架配置知识，即可通过单一界面调用多种先进模型。
这款软件非常适合注重数据隐私的普通消费者、对 AI 充满好奇的进阶用户，以及希望快速原型验证的设计师或开发者。其独特技术亮点在于深度优化了英特尔硬件性能，支持包括 Qwen3 VL、DeepSeek R1、Llama 3.2 在内的最新大语言模型，以及 Stable Diffusion、Flux.1 等主流图像生成模型。它不仅提供强大的视觉推理与文档问答（RAG）能力，还集成了无订阅费的图像编辑功能，如超分辨率、局部重绘及 2D 转 3D 网格生成，让创意工作流更加安全、高效且可控。
使用场景
独立游戏开发者小林正在为一款赛博朋克风格的游戏制作宣传素材，需要快速生成高质量的概念图并基于本地剧情文档进行角色对话测试。
没有 AI-Playground 时
- 数据隐私风险高：将未公开的游戏设定文档和手绘草图上传至云端 AI 服务，担心核心创意泄露给第三方。
- 工作流割裂严重：生成图片需用 Stable Diffusion WebUI，聊天推理需打开浏览器访问网页版，切换多个工具且配置环境复杂。
- 离线无法工作：在网络不稳定或无网环境下，所有生成式 AI 功能立即瘫痪，导致创作中断。
- 硬件算力闲置：虽然配备了搭载 Intel Arc 显卡的 AI PC，但因缺乏统一调度软件，本地强大的 NPU 和 GPU 算力无法被有效利用。
- 成本负担重：高频次的图像生成和大模型推理需要购买昂贵的云端算力订阅服务，增加了项目预算压力。
使用 AI-Playground 后
- 数据完全本地化：所有剧情文档分析与草图处理均在本地运行，敏感数据无需离开电脑，彻底消除泄露隐患。
- 一站式全能工作台：在一个界面内即可调用 Flux.1 生成高清概念图，同时利用 Qwen3 VL 模型分析画面并进行剧情对话，无需切换应用。
- 随时随地离线创作：依托 Intel Core Ultra 处理器与 Arc 显卡，即使断开网络也能流畅运行大模型，保证创作连续性。
- 硬件性能满血释放：自动适配并调用本地 Intel Arc GPU 加速推理，将原本闲置的硬件转化为高效的生成引擎。
- 零成本自由探索：摆脱云端订阅费用限制，可无限次尝试不同的图像风格（如 SDXL、Z-Image）和模型参数，降低试错成本。
AI-Playground 让开发者在保护隐私的前提下，将本地 AI PC 转化为免费、离线且功能完备的私有化生成式 AI 工作站。
运行环境要求
- Windows
- 必需：Intel Core Ultra 系列处理器（内置 Intel Arc GPU）或独立 Intel Arc A/B 系列显卡，显存需 8GB 以上
- 不支持 NVIDIA CUDA
未说明
快速开始
AI 游乐场 3.0.3 测试版
欢迎来到 AI 游乐场开源项目及 AI PC 生成式 AI 应用套件。本应用提供全套的生成式 AI 功能，包括聊天、代码辅助、文档搜索、图像分析以及图像和视频生成。所有功能均可离线运行，并由您电脑上的英特尔® Core™ Ultra 处理器（内置英特尔 Arc GPU）或英特尔 Arc™ dGPU A 或 B 系列显卡（配备 8GB 及以上显存）驱动。
AI 游乐场旨在作为 Gemini、ChatGPT 和 Grok 等云端工具的离线替代方案。它利用了来自 GitHub 和 Huggingface 的多种库，包括：
- 图像扩散模型（PyTorch 2.10）：Stable Diffusion 1.5、SDXL、Flux.1-Schnell、Flux.1 Kontext[dev]、Z-Image、Wan2.1 VACE、LTX-Video
- 大语言模型：GGUF（Llama.cpp Vulkan）——Qwen3 VL、GPT-OSS 20B、DeepSeek R1 Distilled、Phi3、Mistral 7B、Llama 3.2；OpenVINO——TinyLlama、Mistral 7B、Phi3 mini、Phi3.5 mini、DeepSeek R1 Distill（1.5B、7B）
作为云端 AI 服务的本地替代方案，AI 游乐场旨在让普通消费者和对 AI 感兴趣的产消者能够通过搭载英特尔处理器的 AI PC，轻松直观地使用各种生成式 AI 功能。这意味着您可以在离线状态下，无需将敏感或个人数据上传至第三方平台，免费使用一款应用即可完成多项任务，而无需掌握如何安装和管理多个 AI 后端框架。主要特点如下：
- 最新最强大的聊天模型：支持 Qwen 3 VL、Mistral 7B、DeepSeek R1 或 GPT-OSS 等模型，AI 游乐场为用户提供了丰富的聊天选择。
- 视觉、推理与 RAG：聊天功能支持视觉理解、推理和 RAG 技术，可针对图像和文本内容进行深度分析并给出详尽答案。 使用 Qwen3 VL 模型分析图像 借助 GPT-OSS 20B 推理进行编程 使用 Mistral 7B Instruct 进行文档 RAG
- 图像生成：从 Stable Diffusion 1.5、SDXL、Flux.1 到 Z-image 等模型，AI 游乐场提供了从快速简单的低分辨率草图生成到高质量图像生成的广泛选项。
- 图像编辑：无需订阅，即可私密地进行图像放大、局部修复、扩展绘制等操作，或将 2D 图像转换为 3D 模型等多种编辑方式。非常适合编辑个人照片，或进一步提升草图和生成图像的质量，获得更精细的控制。
README.md
- 英文（readme.md）
最低配置要求
目前，AI 游乐场的 Alpha 和 Beta 版安装程序以可下载的可执行文件形式提供，也可从我们的 GitHub 仓库获取源代码。要运行 AI 游乐场，您的电脑必须满足以下规格：
- Windows 操作系统
- 英特尔 Core Ultra 系列 3、系列 2H、系列 2V 或系列 1H 处理器，或配备 8GB 显存的英特尔 Arc GPU A 或 B 系列独立显卡
安装——打包安装程序：
这是适用于上述所有支持硬件的单个打包安装程序。该安装程序简化了终端用户在电脑上安装 AI 游乐场的过程。请注意，尽管此安装程序使流程更加便捷，但本软件仍属开源测试版，可能存在组件和版本冲突问题。有关已知问题，请参阅故障排除部分。
下载安装程序
:new: AI 游乐场 3.0.2 测试版（所有 SKU） —— 发布说明 | 下载 :new:
v3.0 版本安装流程
- 该安装程序仅安装 Electron 前端，因此安装过程非常迅速。
- 首次运行时，会弹出 AI 游乐场设置窗口，您需要在此处安装必要的后端组件，以确保 AI 游乐场正常运行。此过程需要稳定且开放的网络连接，可能耗时数分钟。
- 请下载用户指南以获取应用相关信息：AI 游乐场用户指南
安装故障排除
以下是可能导致安装被阻止或中断的已知情况。请查看以下内容以解决安装问题。如果安装问题仍然存在，请按 CTRL+SHIFT+I 生成日志副本，选择“控制台”选项卡，并复制安装程序失败处写入的日志最后几条记录。请通过此处的问题标签页、Intel Insiders Discord 或 Intel 支持网站上的图形论坛向我们提供这些详细信息。
- Llama.cpp 嵌入问题：在本版本发布时，Llama.cpp 嵌入可能存在以下问题：
- 最新驱动程序可能存在问题，需要使用 DDU 清理驱动缓存。
- 防病毒软件：读取和写入嵌入缓存所需的某些功能可能未正确安装：请禁用防病毒软件并重启。
- 重启：曾出现超时问题，表现为安装失败，但重启 AI Playground 后即可解决。
- 验证 Intel Arc GPU：确保您的系统配备了最新驱动程序的 Intel Arc GPU。进入 Windows 开始菜单，输入“设备管理器”，在“显示适配器”下检查 GPU 设备名称。它应显示为 Intel Arc GPU。如果是，则说明您拥有符合我们最低规格要求的 GPU。如果显示为“Intel(R) Graphics”，则您的系统没有内置 Intel Arc GPU，不符合最低规格要求。如果您的 GPU 是独立显卡，例如 Intel Arc A 或 B 系列 GPU，则可以通过在设备管理器中禁用集成显卡来解决安装问题。
- 安装中断：后端组件的在线安装可能会因 IT 网络、防火墙或休眠设置而中断或被阻止。请确保您处于开放网络环境中，关闭防火墙，并将休眠设置调整为接通电源时保持唤醒状态。
- 缺少库文件：部分 Windows 系统可能缺少必要的库文件。可通过从 Microsoft 此处安装 64 位 VC++ 再发行版来修复。建议在更新显卡驱动程序后再进行此操作，然后安装 AI Playground。
- Python 冲突：部分已安装 Python 的电脑可能会导致 AI Playground 安装冲突，原因是系统中 Python 的版本或位置不正确，从而安装了错误或冲突的包。通常可通过卸载 Python 环境、重启并重新安装 AI Playground 来解决。
- 临时文件：如果由于上述任何问题导致安装中断，可能会留下临时安装文件，继续尝试安装时这些文件会阻止安装进程。请删除这些文件，或执行一次全新的 AI Playground 安装以解决问题。
项目开发
检出源代码
要开始使用，请克隆仓库并进入项目目录：
git clone -b dev https://github.com/intel/AI-Playground.git
cd AI-Playground
安装 Node.js 依赖项
从 Node.js 安装 Node.js 开发环境。
进入
WebUI目录并安装所有 Node.js 依赖项：
cd WebUI
npm install
获取外部资源
- 在
WebUI目录下，执行fetch-external-resources脚本以下载所需的外部资源：
这将下载 uv（Python 包管理器）及其他所需工具到 build/resources/ 目录。
启动应用程序
要在开发模式下启动应用程序，请运行：
npm run dev
（可选）构建安装程序
要构建安装程序，请运行：
npm run build
安装程序可执行文件将位于 build/electron 文件夹中。
模型支持
AI Playground 不随附任何生成式 AI 模型，但通过界面直接或用户从 HuggingFace.co 或 CivitAI.com 下载模型并将其放置在相应的模型文件夹中，可以为所有功能提供模型支持。
当前应用中链接的模型
AI 模型与许可证注册表
| 模型路径 / 名称 | 模型卡片 (HF) | 许可证链接 |
|---|---|---|
| AdamCodd/vit-base-nsfw-detector | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Aitrepreneur/insightface/inswapper_128.onnx | 模型卡片 | 非商业用途 |
| alimama-creative/FLUX.1-Turbo-Alpha | 模型卡片 | FLUX.1-dev 许可证 |
| BGE Small EN v1.5 (GGUF) | 模型卡片 | MIT 许可证 |
| black-forest-labs/FLUX.2-klein-4b-fp8/flux-2-klein-4b-fp8.safetensors | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| city96/t5-v1_1-xxl-encoder-gguf/t5-v1_1-xxl-encoder-Q3_K_M.gguf | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| city96/t5-v1_1-xxl-encoder-gguf/t5-v1_1-xxl-encoder-Q4_K_M.gguf | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| city96/umt5-xxl-encoder-gguf/umt5-xxl-encoder-Q4_K_M.gguf | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| comfyanonymous/flux_text_encoders/clip_l.safetensors | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| comfyanonymous/flux_text_encoders/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Comfy-Org/flux1-kontext-dev/flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors | 模型卡片 | FLUX.1-dev 许可证 |
| Comfy-Org/Lumina_Image_2.0_Repackaged/ae.safetensors | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Comfy-Org/Real-ESRGAN_repackaged/RealESRGAN_x4plus.safetensors | 模型卡片 | BSD-3-Clause |
| Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/wan_2.1_vae.safetensors | 模型卡片 | Wan 2.1 许可证 |
| Comfy-Org/z_image_turbo/ae.safetensors | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Comfy-Org/z_image_turbo/qwen_3_4b.safetensors | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Comfy-Org/z_image_turbo/z_image_turbo_bf16.safetensors | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen 1.5B | 模型卡片 | MIT 许可证 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen 7B | 模型卡片 | MIT 许可证 |
| Gemma 3 4B IT (Unsloth) | 模型卡片 | Gemma 许可证 |
| gmk123/GFPGAN/GFPGANv1.4.pth | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| GPT-OSS 20B (Unsloth) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| InternVL2 4B (OV) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| latent-consistency/lcm-lora-sdv1-5/pytorch_lora_weights.safetensors | 模型卡片 | OpenRAIL++ |
| latent-consistency/lcm-lora-sdxl/pytorch_lora_weights.safetensors | 模型卡片 | OpenRAIL++ |
| Lightricks/LTX-Video/ltxv-2b-0.9.6-distilled-04-25.safetensors | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Llama 3.2 3B Instruct | 模型卡片 | Llama 3.2 许可证 |
| lllyasviel/fooocus_inpaint/fooocus_inpaint_head.pth | 模型卡片 | OpenRAIL |
| lllyasviel/fooocus_inpaint/inpaint_v26.fooocus.patch | 模型卡片 | OpenRAIL |
| Lykon/DreamShaper/DreamShaper_8_pruned.safetensors | 模型卡片 | OpenRAIL-M |
| Lykon/dreamshaper-8-inpainting/text_encoder/model.safetensors | 模型卡片 | OpenRAIL-M |
| Lykon/dreamshaper-8-inpainting/unet/model.safetensors | 模型卡片 | OpenRAIL-M |
| Lykon/dreamshaper-8-inpainting/vae/model.safetensors | 模型卡片 | OpenRAIL-M |
| Meta-Llama 3.1 8B Instruct | 模型卡片 | Llama 3.1 许可证 |
| Mistral 7B Instruct v0.2 (OV) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Mistral 7B Instruct v0.3 | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Mistral 7B Instruct v0.3 (OV) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Nomic Embed Text v1.5 (GGUF) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Phi-3 Mini 4k Instruct (OV) | 模型卡片 | MIT 许可证 |
| Phi-3.5 Mini Instruct (OV) | 模型卡片 | MIT 许可证 |
| QuantStack/Wan2.1_14B_VACE-GGUF/Wan2.1_14B_VACE-Q8_0.gguf | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Qwen2-VL 7B Instruct (OV) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Qwen3 4B (OV) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Qwen3 4B (Unsloth) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Qwen3 4B Instruct 2507 (Unsloth) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Qwen3-VL 4B Instruct (Unsloth) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| RunDiffusion/Juggernaut-XL-v9/RunDiffusionPhoto_v2.safetensors | 模型卡片 | OpenRAIL-M |
| SmolLM2 1.7B Instruct | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| stabilityai/control-lora/rank128-canny-rank128.safetensors | 模型卡片 | SAI Community 许可证 |
| tencent/Hunyuan3D-2.1/hunyuan3d-dit-v2-1/model.fp16.ckpt | 模型卡片 | Hunyuan3D 许可证 |
| tencent/Hunyuan3D-2/hunyuan3d-dit-v2-0/model.fp16.safetensors | 模型卡片 | Hunyuan3D 许可证 |
| TinyLlama 1.1B Chat (OV) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
| Whisper (OV) | 模型卡片 | Apache 2.0 |
请务必查看在 AI Playground 中使用的任何模型的许可条款，尤其要注意其中的限制性规定。
使用替代模型
有关详细信息，请参阅用户指南，或观看此视频链接，了解如何将替代的 Stable Diffusion 模型添加到 AI Playground 中。
通知与免责声明：
有关 AI Playground 的条款、许可及免责声明的信息，请访问 GitHub 仓库中的项目和文件： 许可证 | 通知与免责声明
该软件可能包含第三方组件，这些组件附有单独的法律声明或受其他协议约束，具体说明可在随软件提供的“第三方通知”文件中找到。
致谢
所借用代码和组件的许可详情可在我们的 3rdpartynoticeslicense 文件中找到。此外，以下机构及其工作对 AI Playground 的实现至关重要：
- PyTorch - https://pytorch.org/
- Stable Diffusion - https://github.com/Stability-AI/stablediffusion
- ComfyUI - https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
- OpenVINO - https://openvinotoolkit.github.io/openvino.genai/
- Llama.cpp - https://github.com/ggml-org/llama.cpp
- Vue.js - https://vuejs.org/
- 以及无数其他开源项目和贡献者，正是他们让这一切成为可能！
版本历史
v2.3.0-alpha2025/03/28v2.2.1-beta2025/03/07v2.2-beta2025/02/28v3.0.3-beta_hf2026/03/27v3.0.3-beta2026/03/25v3.0.2-beta2026/02/13v3.0.1-alpha2026/01/24v3.0.0-alpha2025/12/19v2.6.2-beta2025/10/22v2.6.1-beta2025/09/23v2.6.0-beta2025/08/21v2.5.5-beta2025/05/23v2.5.0-beta2025/05/02v2.4.0-beta2025/04/14v2.0.4-beta2025/02/04v2.0.0a-preview2024/12/20v1.22beta2024/11/07v1.21beta2024/10/01v1.01beta.mtl2024/08/07v1.01beta2024/08/07常见问题
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