Об этом проекте

Nomi — это открытое локальное десктопное приложение для производства AI-видео, распространяемое для macOS (Apple Silicon и Intel) и Windows x64. Его цель — охватить весь конвейер в одном рабочем пространстве: написание замысла, построение редактируемой раскадровки и плана на холсте, генерация изображений или видео с помощью настроенных моделей, упорядочивание результатов на настоящем таймлайне и экспорт MP4. Свои собственные модели Nomi не проксирует и не перепродаёт инференс. Вы подключаете провайдеров со своими ключами: два курируемых провайдера (APIMart и Kie.ai) уже встроены, а также примерно десять других готовых к использованию интеграций, таких как ModelScope, Volcengine, Runway, fal, Replicate, MiniMax и ElevenLabs. Любой OpenAI-совместимый, Anthropic, Responses или relay-эндпоинт можно добавить, вставив URL и ключ. Локальный экземпляр ComfyUI также рассматривается как провайдер: Nomi преобразует стандартный формат workflow "Save", так что загруженные workflow импортируются, и сравнивает граф с /object_info, чтобы сообщить об отсутствующих пользовательских узлах и файлах моделей до запуска. В README упоминается постоянно растущий реестр сертификации интеграций (в настоящее время 66 сертифицированных записей). Рабочий процесс под управлением агента Проект предоставляет 24 инструмента MCP, чтобы Codex, Claude Code или Cursor могли управлять Nomi для генерации, оркестрации и редактирования. Отдельный документ "Let your AI connect Nomi for you" написан так, чтобы его можно было передать кодирующему агенту; он охватывает четыре пути: пользовательские/relay-провайдеры, локальный ComfyUI, работу через MCP и импорт навыков. Репозиторий также включает Skill Pack v2 в каталоге skills/, описанный в docs/skill-pack-format.md. Локальность и приватность Проекты, промпты, сгенерированные дубли, workflow и конфигурация провайдеров хранятся на машине пользователя. Аккаунт и телеметрия не требуются; при вызове внешнего API модели на настроенный провайдер отправляются только входные данные, необходимые для этой задачи. В README раскрывается, что одна ссылка курируемого провайдера содержит реферальный код, при этом пользователи всегда платят провайдерам напрямую своими ключами. Рабочий процесс с ориентацией на стоимость Заявленная мотивация состоит в том, что генерация является доминирующей статьёй расходов в AI-видео. Nomi поощряет сочетание дешёвых или бесплатных источников генерации (relay-цены, промоакции, включённые кредиты агентов, бесплатные источники, локальный ComfyUI) с шаблоном "черновик — референс — финал": дешёвые модели для набросков раскадровки, кадров позы и референсных видео, затем выбранные результаты подаются как референсы в более качественную модель для финального шага. Разработка и сообщество Для сборки из исходного кода требуются Node.js 20+ и pnpm; структура репозитория разделяет основной процесс Electron (локальная среда выполнения, хранилище, вызовы моделей) и рабочее пространство на React + Vite + Tailwind. Проверки включают pnpm run test, pnpm run typecheck и pnpm run gates. Исследовательский скрипт (scripts/research/tikhub-search.mjs) ищет комментарии создателей в китайских социальных сетях и читает свои учётные данные только из переменной окружения TIKHUB_API_KEY. Релизы распространяются под AGPL-3.0-only, при этом исторические релизы под Apache-2.0 сохраняют свою исходную лицензию; участники не подписывают CLA. Каналы обратной связи включают GitHub Discussions и Issues, а также группы WeChat для китайскоязычных пользователей. Для команд предлагаются платная AGPL-совместимая разработка на заказ, интеграция, развёртывание и обучение.