精选AIGC开源项目：从功能到适配，帮你找到最合适的源码
选AIGC系统源码，就像挑衣服——不是越贵（Star越多）越好，得合身。我见过不少人一上来就盯着那些几万Star的“明星项目”，结果要么功能太复杂用不上，要么对硬件要求高（比如必须3090显卡），普通电脑根本跑不动。其实现在GitHub上有很多轻量化的优质项目，专门为中小开发者设计，今天就按“文本/图像/语音”三大常用场景，给你筛出几个亲测靠谱的。
先说说文本生成类，如果你想做个类似ChatGPT的对话机器人，或者自动写文章、摘要的工具，推荐试试 ChatGLM-6B 和 LLaMA Factory。这两个都是国内团队开发的，文档基本是中文，对新手太友好了。ChatGLM-6B模型小（才60亿参数），用CPU就能跑（当然有GPU更快），之前帮朋友搭公众号自动回复机器人时，他笔记本CPU跑起来虽然慢点，但功能完全够用，还支持微调，把自己的公众号文章喂进去，机器人就能模仿他的文风回复粉丝。LLaMA Factory则更适合想玩模型微调的人，支持几十种LLM模型，界面化操作，不用写太多代码，我上个月用它给一个教育机构微调了个“数学题解答机器人”，把小学奥数题数据集喂进去，调了两小时参数就跑通了。
图像生成类的话，Stable Diffusion WebUI 肯定绕不开，这玩意儿简直是“保姆级开源项目”，作者把所有复杂功能都做成了可视化界面，你甚至不用看代码，下载下来点几下鼠标就能生成图片。但要注意，它默认需要N卡（NVIDIA显卡）支持，如果你是AMD或Mac用户，推荐试试 InvokeAI，支持CPU和M系列芯片，我用MacBook Pro M2跑过，生成一张512×512的图大概30秒，虽然慢但能跑起来。之前帮设计师朋友搭这个时，她电脑是AMD显卡，一开始用Stable Diffusion WebUI死活启动不了，换成InvokeAI后，当天就生成了一套小红书封面图，现在她都用这个做设计初稿了。
语音合成类推荐 FunASR（阿里达摩院开源）和 PaddleSpeech（百度飞桨），这两个都是工业级项目，支持多语言，而且有现成的预训练模型，比如FunASR的“paraformer-large”模型，合成的语音自然度很高，之前给一个做有声书的朋友搭系统，用它把小说文本转语音，听着跟真人主播差别不大，还支持批量处理，一天能转完一本20万字的书。
为了让你更直观对比，我整理了一张表格，把上面提到的项目核心信息列出来，你可以按自己的需求直接选：
| 项目名称 | 核心功能 | 技术栈 | 适配场景 | 上手难度 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGLM-6B | 文本对话、生成、摘要 | Python、PyTorch | 对话机器人、内容创作 | ★★☆☆☆（文档中文） |
| LLaMA Factory | LLM模型微调、部署 | Python、Gradio | 定制化模型训练 | ★★★☆☆（需基础Python） |
| Stable Diffusion WebUI | 图像生成、风格迁移 | Python、PyTorch | 设计、创意内容 | ★★☆☆☆（界面化操作） |
| FunASR | 语音识别、合成 | Python、PaddlePaddle | 有声书、语音助手 | ★★★☆☆（需配置环境） |
选项目时记住三个原则：先看“Issues”区——如果最近3个月还有开发者回复问题，说明项目还在维护，踩坑概率小；再看“README”里的“环境要求”，重点看是否支持你的电脑配置（比如CPU/GPU、操作系统）；最后下载“demo”试试，很多项目都有在线演示或简化版demo，先跑通demo再决定要不要深入。比如我之前选语音合成项目时，先试了5个demo，发现FunASR的“实时合成”功能最稳定，才决定用它，避免了浪费时间在不适合的项目上。
零基础搭建AIGC系统：从环境到部署的全流程实操
选好源码后，最头疼的就是“环境配置”——这步卡过90%的新手，包括我自己。去年第一次搭Stable Diffusion时，光是配Python环境就折腾了两天，不是缺这个库就是版本不对。后来 出一套“懒人流程”，现在带新手搭系统，基本1小时内就能搞定环境，今天就把这套流程拆解给你，每个步骤都标了“避坑点”，照着做保准少走弯路。
第一步：准备基础工具
不管你用Windows、Mac还是Linux，先装这三个东西：
避坑点：Anaconda安装时如果没勾选PATH，Windows用户可以手动添加环境变量（路径一般是“C:ProgramDataAnaconda3Scripts”），不然后面用conda命令会报错“不是内部或外部命令”。我第一次装就忘了勾，折腾了半小时才找到原因。
第二步：拉取源码并配置环境
以“Stable Diffusion WebUI”为例（图像生成最常用，步骤也有代表性）：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git（如果GitHub慢，试试国内镜像，比如Gitee上搜同名项目）。 cd stable-diffusion-webui。 conda create -n sd-webui python=3.10（Python版本严格按项目要求，这个项目推荐3.10，高了低了都可能报错），然后激活环境：conda activate sd-webui。 ./webui.sh。这一步会下载很多东西，耐心等，中途失败了就重新运行脚本，它会续传。 避坑点：如果你的电脑是N卡，记得装NVIDIA驱动和CUDA（版本看项目要求，比如Stable Diffusion WebUI推荐CUDA 11.7+），不然只能用CPU跑，速度慢10倍以上。我朋友的电脑是1660显卡，没装CUDA时生成一张图要5分钟，装完后40秒，差别巨大。AMD或Mac用户别慌，项目里有“no-half”参数，在“webui-user.bat”里加一行set COMMANDLINE_ARGS=no-half，就能用CPU跑了。
第三步：下载模型并启动服务
AIGC系统需要预训练模型才能运行，模型文件一般很大（几个G到几十G），项目README里会告诉你去哪里下载，比如Stable Diffusion的模型可以在CivitAI（https://civitai.com/）下载，选“Checkpoint”类型，新手推荐先下“v1-5-pruned-emaonly.safetensors”（基础模型，体积小兼容性好）。下载后把模型文件放到项目的“models/Stable-diffusion”文件夹里。
然后再次运行“webui-user.bat”（Windows）或“webui.sh”（Mac/Linux），等终端显示“Running on local URL: http://127.0.0.1:7860”，复制这个地址到浏览器，就能看到Stable Diffusion的界面了——左边输提示词（比如“a cat wearing a hat, digital art”），点“Generate”，右边就会生成图片，是不是超简单？
我上周帮一个完全零基础的表妹搭这个，她连终端都没开过，照着步骤一步步做，1.5小时就生成了第一张图，现在天天用它给朋友圈做表情包。
第四步：常见问题解决
启动时报错是常事，这里列几个我遇到过的高频问题和解决方法：
如果你按这些步骤操作，基本能跑通基础功能。要是遇到其他问题，先去项目的“Issues”区搜关键词，90%的问题别人都遇到过，解决方案都写着呢。
最后想说，搭建AIGC系统真没那么玄乎——选对源码、按步骤配环境、遇到问题搜文档，零基础也能搞定。我身边好几个非技术背景的朋友，现在都能用自己搭的系统做小工具了：有做小红书文案生成的，有做电商产品图的，甚至有人搭了个“AI写周报”工具在公司内部用。你要是也想试试，选一个上面推荐的项目，跟着步骤走，遇到卡壳的地方随时留言，我看到都会回。等你搭起来了，记得回来分享你的成果呀！
搭好基础系统想加自定义功能，千万别一上来就想着“我要写全新代码”，先从“改配置”这种“无痛操作”开始练手，门槛低还不容易出错。就拿Stable Diffusion WebUI的界面来说吧，你打开项目文件夹里的“ui-config.json”文件，用记事本或VS Code打开，里面全是“按钮位置”“默认参数”的配置，比如把”txt2img/Width”: 512改成1024，下次打开界面默认就是1024尺寸；想把“生成”按钮从右边挪到中间？找”txt2img/Generate/visible”: true下面的”style”，改个”margin-left: 200px”就行。我上个月帮一个设计师朋友改界面时，她就想把“风格选择器”固定在顶部，照着这个方法改了三行配置，不用写一行Python代码，界面立刻就变样了。ChatGLM的config.py更简单，里面”max_history_len”: 10改成20，对话就能记住更多历史；”temperature”: 0.7调大到1.0，生成的回复会更活泼——改完记得保存，重启服务就生效，是不是超有成就感？
等你对配置文件熟了，再试试加个小功能，比如给生成结果页面加个“一键保存到本地”按钮，这步稍微要动一点点代码，但也不难。拿LLaMA Factory举例，先找到项目的“webui.py”（入口文件一般叫这个或app.py），按Ctrl+F搜“生成”或“generate”，找到现有按钮的代码块，比如，你照着复制一行，改成，然后在页面底部的JavaScript代码里加个saveResult函数，调用浏览器的本地存储API就行。我第一次改的时候，函数里忘了写“文件格式判断”，结果存成了.txt格式打不开，后来加了句“if (fileType === ‘image’) { … }”就好了。这种小功能改完，你会发现代码逻辑没那么吓人——大部分项目的功能都是模块化的，你不用懂全局，找到对应模块“照葫芦画瓢”就行，就像拼乐高，找到合适的零件拼上去，整体就完整了。
普通电脑（没有高端显卡）能跑AIGC系统源码吗？
完全可以。文章里推荐的轻量化项目（比如ChatGLM-6B、LLaMA Factory）都做了模型优化，对硬件要求不高。像ChatGLM-6B用普通笔记本CPU就能跑（8G内存以上更流畅），生成一段500字文本大概1-2分钟；Stable Diffusion WebUI加“no-half”参数后，MacBook M1/M2或AMD显卡的电脑也能运行，只是生成图片速度会慢一些（512×512尺寸约30-60秒/张）。如果预算有限，优先选参数小于100亿的模型，避开需要多卡训练的项目，普通设备完全够用。
完全没有编程基础，能跟着教程搭起来吗？
能。我去年带一个只会用Excel的朋友搭过ChatGLM-6B对话机器人，全程按步骤复制命令、改配置文件，3小时就跑通了。文章里的教程把“终端命令”“环境配置”都拆成了“复制粘贴”级别的步骤，比如安装Anaconda时勾选哪个选项、拉取源码的命令怎么输，都标得很清楚。项目文档推荐的都是中文为主的（比如ChatGLM系列），遇到报错直接截图搜项目Issues区，90%的新手问题都有现成解答。实在卡壳，也可以留言问，我会帮你看具体问题。
AIGC模型文件太大，下载和存储怎么办？
模型文件确实是个大头，但不用慌。推荐的轻量化项目都做了模型压缩，比如ChatGLM-6B完整版才6G左右，还有“int4”“int8”量化版本（3-4G），普通网盘就能存。下载渠道优先选国内镜像，比如Hugging Face有国内加速站（ModelScope），下载速度能到10MB/s以上；Stable Diffusion的模型可以在CivitAI筛选“Pruned”（裁剪版），体积小一半功能基本不减。存储方面，预算够的话买个2TB移动硬盘专门存模型，或者用阿里云OSS、腾讯云COS等云存储，需要时再下载到本地。
搭好基础系统后，想添加自己的功能（比如自定义界面），从哪里入手？
可以从“改配置”到“加模块”逐步来。先从简单的配置文件改起，比如Stable Diffusion WebUI的“ui-config.json”能自定义按钮位置、默认参数；ChatGLM的“config.py”里能改对话历史长度、回复速度。熟悉后再尝试加小功能，比如在生成结果页面加个“保存到本地”按钮，找到项目的“app.py”或“main.py”入口文件，参考现有按钮的代码逻辑，复制粘贴改一改就行。进阶的话，看项目的“examples”文件夹，里面通常有插件开发教程，比如给LLaMA Factory加个“语音输入”插件，跟着示例代码改接口调用部分，难度不大。
