nomi

Nomi est une application de bureau open source et local-first pour la production vidéo par IA, distribuée pour macOS (Apple Silicon et Intel) et Windows x64. Elle vise à couvrir tout le pipeline dans un seul atelier : écrire l'intention, construire un storyboard et un plan de canvas éditables, générer des images ou de la vidéo avec des modèles configurés, organiser les résultats sur une véritable timeline, et exporter en MP4. Apportez vos propres modèles Nomi ne fait ni proxy ni revente d'inférence. Vous connectez les fournisseurs avec vos propres clés : deux fournisseurs sélectionnés (APIMart et Kie.ai) sont intégrés, aux côtés d'une dizaine d'autres intégrations prêtes à l'emploi comme ModelScope, Volcengine, Runway, fal, Replicate, MiniMax et ElevenLabs. Tout point de terminaison compatible OpenAI, Anthropic, Responses ou relais peut être ajouté en collant une URL et une clé. Une instance ComfyUI locale est aussi traitée comme un fournisseur : Nomi convertit le format de workflow « Save » standard afin que les workflows téléchargés s'importent, et compare le graphe à /object_info pour signaler les nœuds personnalisés et fichiers de modèle manquants avant une exécution. Le README mentionne un registre de certification des intégrations en croissance continue (actuellement 66 entrées certifiées). Flux de travail piloté par agent Le projet expose 24 outils MCP pour que Codex, Claude Code ou Cursor puissent piloter Nomi pour la génération, l'orchestration et l'édition. Un document dédié, « Let your AI connect Nomi for you », est rédigé pour être remis à un agent de codage, couvrant quatre parcours : fournisseurs personnalisés/relais, ComfyUI local, fonctionnement piloté par MCP, et import de skills. Le dépôt fournit aussi un Skill Pack v2 sous skills/, documenté dans docs/skill-pack-format.md. Local-first et confidentialité Les projets, prompts, prises générées, workflows et configurations de fournisseurs sont stockés sur la machine de l'utilisateur. Aucun compte et aucune télémétrie ne sont requis ; lorsqu'une API de modèle externe est appelée, seules les entrées nécessaires à cette tâche sont envoyées au fournisseur configuré. Le README indique qu'un lien de fournisseur sélectionné comporte un code de parrainage, tandis que les utilisateurs paient toujours les fournisseurs directement avec leurs propres clés. Flux de travail orienté coût La motivation annoncée est que la génération est le coût dominant dans la vidéo par IA. Nomi encourage à mélanger des sources de génération bon marché ou gratuites (tarification de relais, promotions, crédits d'agents inclus, sources gratuites, ComfyUI local) avec un schéma « brouillon vers référence vers finition » : des modèles bon marché pour les esquisses de storyboard, les images de pose et les vidéos de référence, puis en injectant les résultats sélectionnés comme références dans un modèle de meilleure qualité pour l'étape finale. Développement et communauté Construire depuis les sources nécessite Node.js 20+ et pnpm ; l'organisation du dépôt sépare le processus principal Electron (runtime local, stockage, appels de modèles) de l'atelier React + Vite + Tailwind. Les vérifications incluent pnpm run test, pnpm run typecheck et pnpm run gates. Un script de recherche (scripts/research/tikhub-search.mjs) parcourt les plateformes sociales chinoises pour recueillir les commentaires de créateurs et ne lit ses identifiants que depuis la variable d'environnement TIKHUB_API_KEY. Les versions sont sous AGPL-3.0-only, les versions historiques Apache-2.0 conservant leur licence d'origine ; les contributeurs ne signent pas de CLA. Les canaux de retour incluent GitHub Discussions et Issues, ainsi que des groupes WeChat pour les utilisateurs sinophones. Du développement personnalisé, de l'intégration, du déploiement et de la formation payants conformes à l'AGPL sont proposés aux équipes.