最近上手了一款开源的本地AI生图工具，体验下来只有两个字：高效、方便。下面带大家一起来感受这款神器！
关于Jaaz
先重点介绍 下Jaaz: 它是一款功能强大的本地 AI 图像批量生成 Agent 工具。作为本地部署的解决方案，Jaaz具备卓越的性能与高效的处理能力，能够满足用户在本地环境下大规模生成图像的需求。
其核心优势在于支持集成最新的模型，如 GPT-4o 和 flux-kontext，实现高质量图像的快速、稳定生成。
此外，Jaaz 融合多种先进 AI 模型，配备一体化设计画布（All-in-One Canvas），通过全流程设计和批量生成能力，显著缩短图像创作时间，大幅提升生产效率。
git地址：github.com/11cafe/jaaz
克隆后根据readme运行以下命令(分别为：前端，服务，桌面程序)：
sheel
cd react
npm i && npm run dev
sheel
cd server
pip install -r requirements.txt
python main.py
sheel
npm i
cd electron
run dev Jaaz 基于两种AI来实现批量生图功能，一种是LLM（大语言模型），LLM用来处理人机交互。另一种是用来生图的图像模型(这种2类型的模型至少各配一个jaaz才能正常运行)。
一、配置大语言模型
本文教你2种大语言模型配置文件，一种是免费的基于ollama的本地运行大语言模型。另一种是Open AI 中转付费大语言模型(也可以直接使用open ai接口，只不过需要绑定信用卡比较麻烦)。
1.1 配置ollama
Ollama 是一个本地运行大模型的平台，允许用户在自己的电脑上轻松部署和使用各类开源 AI 模型，如 LLaMA、Mistral、Gemma、Qwen 等。它提供简单的命令行工具和图形界面，支持离线运行，保护隐私，无需联网调用云端服务。Ollama 适用于开发者和对 AI 技术感兴趣的用户，尤其适合希望在本地实验、定制和集成大语言模型的场景。安装和使用非常简便，Mac、Windows 和 Linux 都支持。
1.1.1 下载并安装Ollama
访问Ollama官网:ollama.com 在首页可直接下载对应操作系统的安装包
1.1.2 启动Ollama服务
安装之后双击已经安装的应用启动应用程序，或通过命令启动：
ollama serve
启动之后应用会在本地启动一个服务：http://localhost:11434
1.1.3 运行大语言模型
打开终端，输入：ollama run qwen3:8b,等运行完后jaaz上就可以选择qwen模型了。
1.2 配置Open AI中转
直接去open AI 官网拿到api key比较麻烦，需要绑定美国信用卡，不过国内有很多可以中转代理:jeniya.cn/ , api.xi-ai.cn/ 上在注册一个账号就行，充值也挺方便：
1.2.1 注册后添加一个令牌，然后复制到jaaz配置页面，并且把api url改成代理商的：
1.2.2 jaaz 的右上角点击齿轮图标：
1.2.3 在配置页面输入刚才复制的url和令牌：
二、配置图像模型
图像模型对资源有要求，不适合在本地跑。不过我们借助一些多模态平台提供的api，可以简单高效地完成这一流程。 目前比较好用的有：wavespeed.ai/ 和 replicate.com/ 其中wavespeed价格比较实惠，且模型是目前是强的。下面就以wavespeed为例配置图像模型。
2.1 点击右上角SIGN IN
2.2 选择github 或google帐号（google帐号要翻墙哦），注册不需要填任何资料，授权就可以了。注册后平台会送你体验金额，不需要充值。
2.3 登陆进去后可以看到主菜单有个Access Keys菜单，进去后可以拿到access
2.4 打开Jaaz 的配置页找到 WavespeedAI配置， API URL为固定值：api.wavespeed.ai/api/v3/ API Key为 上面拿到的access
2.5 配置好后Jaaz就可以选择wavespeed的模型了：
至此所有配置工作就结束了。
三、使用
3.1 打开Jaaz工具，选择默认的AI模型。第一个是LLM模型，第二个是生图模型。
3.2 批量生图操作
- 输入提示词与参数配置：在对应输入框中填写详细的提示词以及必要的参数信息，如图像比例、风格类型等，以确保生成结果符合预期。
- 启动批量生成任务：点击"生成"按钮，Jaaz 将根据配置参数自动开始批量图像生成。生成过程中支持实时查看任务进度，便于用户掌握执行状态。
- 图像审核与筛选：图像生成完成后，可对所有图像进行审核与筛选，选出满足需求的内容。不满意的图像可重新调整参数后再次生成。
- 图像保存与应用：选择满意的图像后，点击"保存"按钮，可将图像下载至本地指定位置，支持用于个人项目、社交媒体发布或其他合法用途。
