Layerive — 本地 AI 图片创作工作台｜局部重绘、批量改图

Layerive 是一个本地的软件工具，把反复改图的过程放进同一个项目：从提示词或已有图片开始，文生图、提示词改图、局部重绘、参考图融合、批量改图、图片改字、扩图、去水印都在一个工作台里完成。作为一个开源软件，每次结果都会成为一个版本，可回看、可对比、可从旧结果分支继续；除调用模型时的请求外，图片、对话和版本数据都存在你自己的电脑上。

场景痛点

用 AI 出图的人都知道，最累的不是第一次生成，是第十次改。想换图里一个字、把某个局部换成另一个主体、把画面往外扩一圈，往往得重新写一大段提示词，结果还不一定只改你想改的地方。改出来的图和提示词散落在十几个对话窗口里，回头想找回昨天那张，翻都翻不到。做图片处理的同行大概也发现了：现有工作台擅长的是「生成新图」，和你实际要做的「反复改图」，压根不是一回事。Layerive 的做法是绕开这个思路——它不劝你「别改那么多次」，而是把每一次改图都收进一个本地项目。

主要功能特点

项目加版本树，改到哪步一眼看清

每个项目独立保存描述、封面、当前图和默认模型；每次生成、编辑、批量处理都会产生一个版本，拼成一棵可缩放、可拖拽平移的版本树。从任意节点都能继续分支，并排或滑块前后对比，旧结果一键下载 ZIP。这比在十几个聊天窗口里翻历史靠谱太多。

局部重绘加参考图融合

框选一块区域，输入修改意见，或者上传一张参考图——视觉模型负责理解意图、定位主体、规划提示词，图片模型负责在指定位置改。框选换头、换装、动作迁移、合影融合都能做；框外像素原封不动保留，不会整张图重抽一遍。这种把「视觉理解+图片执行」拆成两段的做法，比死磕一大段编辑提示词高效。

批量改图，变量模板统一风格

同一个提示词里插入「变量」标签，下面按「每张图一行、每个变量一列」填好，就能批量出图。比如模板「生成一致的［头部］人身怪物，穿［服装］」，逐行填狗头+红夹克、驴头+蓝夹克，每张同时替换变量、其余区域保持一致。批量文生图还能加一段「统一风格提示词」追加到每条末尾，保证整批画风不跑。做自媒体素材图，这个功能比一张一张调快太多。

改字、扩图、去水印、提取素材一键发起

图里的文字识别成可编辑输入框，改完直接重生成；扩图选个目标比例预览边界再确认；去水印先定位再修复；去背景由视觉模型判断该保留哪个主体，输出透明 PNG；从已有图里提取素材、单独抠出某个元素也在同一工具栏。这些以前要在好几个设计工具之间倒腾的操作，现在都不用倒手。

按需连接你选的模型，不绑平台

出图模型和视觉识别模型分开配：日日新、OpenAI 兼容、Gemini、Grok 都支持，本地起一个 OpenAI 兼容服务也行。不填 API Key 也能用内置演示模型先把项目、版本、对话流程跑通。作为本地AI工作台，它不把你锁死在某一家托管平台里。

提示词画廊加模型日志

顶栏有提示词画廊，内置模板按分类浏览，也能把自己常用的存进去；视觉模型还能从上传图里反推提示词。右上角模型日志能看到视觉分析、最终生成的提示词、耗时和错误，排错时心里有底。

简易使用教程

在实用软件里，它属于「先装 Node 再跑起来」那一挂：

需要 Node.js 22.13+；npm install && npm run build && npm start，浏览器开 127.0.0.1:5173。
想当桌面应用用就跑 npm run desktop:dist，或直接去 Releases 下 Windows、macOS、Linux 安装包。
进模型配置，加一个出图模型和一个视觉识别模型，填 Base URL、模型名和 API Key，点测试连接。
新建项目，从空白文生图开始，或上传一张图继续改。
框选局部改、传参考图融合、批量插变量、改字扩图去水印，都在双层工具栏里。
每次出图自动进版本树，想回到旧版就点节点；想对比就用滑块。

个人使用感受

我用下来最直接的感受是「终于不丢图了」。以前在各种托管工作台里出图，聊到第三十轮，最早那张满意的图早被刷到天边；现在所有结果按版本树排着，想从哪张继续都行。局部重绘加参考图融合那一段也确实省提示词——框选人头传张狗的照片，它自己能推断换头意图并衔接光照，不用我写一大段「把人脸替换成狗头，保留原有姿态和光影」。把跨平台应用做成 Electron 桌面版，数据落 SQLite 本地，这点对做图的人来说很重要——素材就是你的工作积累，不该锁在某个云平台的会话里。

也得说清它的门槛：它不是开箱即用的在线工具，你得自己准备出图模型和视觉识别模型的 API Key（或本地起一个服务）；融合和局部改图的效果强依赖你接的模型能力，模型不行它也救不了；界面功能密度高，第一次打开得花点时间认工具栏。但如果你已经在为出图配了模型、又受够了对话式工作台里版本散乱，这个把 AI工具按项目和版本组织起来的本地工作台，值得放进你的工具推荐清单。它没替你决定用哪个模型，只是让你在图片上反复改的那些时间，终于不再散成一地。

官方网站

GitHub https://github.com/newljs/Layerive

下载地址

https://pan.quark.cn/s/3b4724a50a7c

https://www.guangyapan.com/s/1955837746975096884_aeWhI5wocgzRgCO6 （光鸭新用户注册福利：永久免费空间：所有新用户注册即可解锁 2TB 永久免费存储空间，无需额外任务或付费）

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