最近 LibTV 和 TapNow 这类 AI 无限画布在外网很火。
它们把文本、生图、视频和音频模型放进同一张画布。你只需要拖动节点、连接工作流，就能把原本散落在不同平台里的创作步骤串起来。
这种交互是真的顺手。
但对个人创作者和小团队来说，问题也很直接。
平台订阅、积分消耗、团队协作、数据保存，每一项都可能增加成本。更麻烦的是，工作流和创作数据放在平台里，一旦定价或产品规则调整，团队就得跟着调整。
例如 LibTV，以高级会员 699 元购买一万积分计算，生成一张 Image 2 模型的 2K 图片需要 60 积分，折合下来大约 3.5 元一张。
单次看起来不算夸张，可一旦进入真实的创作流程，为了找构图、试风格、改细节，一张图往往要反复生成几十次。小团队再乘上几个人，成本很快就上去了。
我就在想，有没有可能做一个开源版 LibTV？
保留 LibTV 和 TapNow 同类产品最核心的节点画布体验，同时支持本地部署、自带 API Key 和自由接入模型，让个人开发者和小团队也能真正拥有自己的 AI 创作工作台。
于是，我花了两个礼拜，做出了 ZeroLu/open-canvas。
这是一个完全开源、本地优先（Local-first）、支持自带 Key（BYOK）的 AI 无限画布。你可以用它连接文本、图片、视频和音频节点，也可以把整套服务部署在自己的电脑或服务器上。
如果你喜欢 LibTV 和 TapNow 的画布体验，但更在意部署自由、数据归属和调用成本，这个项目就是为你准备的。
LibTV和TapNow同款体验，为什么要做成开源版？
Open Canvas 的目标很直接，让个人创作者和小团队也能拥有一套可控的 AI 无限画布。
- 小团队也能本地部署
不需要先搭一套复杂的云端架构。克隆仓库、安装依赖、启动服务，就能在本地运行。团队也可以把它部署到自己的服务器上，获得一套内部可用的 AI 创作画布。
- 画布和数据掌握在自己手里
所有画布、节点连线和运行记录都会以 JSON 格式保存在本地（open-canvas-db.json），支持一键导入和导出。你的工作流可以迁移、备份，也不会被锁在某个平台里。
- 自带 API Key，成本由自己控制
Open Canvas 采用 BYOK 模式。你可以根据价格、速度和模型效果选择 API，不需要被单一平台的积分体系绑定。
- 覆盖完整的多模态工作流
目前支持 Note（便签）、Text（文本）、Image（图片）、Video（视频）和 Audio（音频）节点，可以承接从创意整理到生图、生视频的完整流程。
- 上游输出自动传给下游
你不需要复制上一节点的图片链接，再手动粘贴给下一个视频节点。Open Canvas 会解析节点连线，把上游的图片或文本自动注入下游模型。连好以后，整个工作流就能顺着画布跑起来。
自带API Key，把调用成本掌握在自己手里
既然是“自带 Key（BYOK）”，那么接入什么 API 决定了你的钱包厚度。
我特别推荐大家配置 Cyberbara API（https://cyberbara.com/zh/api），它的性价比和生态丰富度，能直接帮你把生成成本打下来：
- GPT Image 2：生图效果极其惊艳，但价格只要几毛钱一张！相比 LibTV 动辄几块钱的单张生图成本，在这里你可以更从容地批量测试。
- Gemini Omni Video：来自谷歌的高质量模型，同样只要几毛钱一条，生成流畅度和细节保留都处于第一梯队。
- Grok Imagine Video：马斯克的“无限制”模型，不仅动力澎湃，更重要的是支持 NSFW，给前沿创作者提供了难得的无限制创作空间。
最方便的是，只需要一把 Cyberbara API Key，就能同时覆盖“生图 + 生视频 + 资源上传/对象存储”的全套流程，免去了满世界找各种第三方 S3 存储和申请不同平台的痛苦。
跑个案例：如何用它串起一套完整工作流？
为了让大家更直观地感受这套工作流的爽快感，我们用一个之前在X上爆火的手绘红线生成FPV穿越机运镜视频的案例来串一下。
1️⃣ 第一步：生成或准备一张高清底图
你可以直接上传一张自己的合照，或者在 Image 节点中输入以下这串Prompt 来生成底图：
Prompt：
Photorealistic fashion shot of five diverse women in a luxury modern penthouse. Bright natural light from large windows, city view, dark wood floors, beige sofa, marble wall. Front left: redhead lying down in black top, plaid skirt, heels. Back left: black-haired woman on sofa arm in black top and shorts. Center: blonde on sofa in white shirt, beige shorts. Front right: Black woman sitting on rug in beige vest and shorts. Back right: Black woman in black top and long beige skirt. Cinematic, 8k, highly detailed.
点击运行，稍等片刻，一张超高画质、极具电影感的五人闺蜜合照就生成好了。
2️⃣ 第二步：在画布上“手绘运镜轨迹”
这步是灵魂！普通的图生视频工具，镜头往哪移全凭 AI 抽卡。而在 Open Canvas 里，你可以“画”出运镜轨迹。
- 点击图片下方的内置编辑工具（Edit Tool）。
- 直接在图片上用红色的导向线画一条你想要的运镜轨迹。比如从左到右划过，或者从背景推向前景。
- 这条红线，就是等会儿摄像机的运动轨迹。
3️⃣ 第三步：连线 Video 节点并完成生成
现在，拉出一条连线，将你的 Image 节点连到 Video 节点。
为了达到完美的运镜效果，请进行以下关键设置：
- 比例：16:9
- 分辨率：720P
- 时长：15秒
- 注意：由于图片中包含大量写实的人脸，为了防止转视频时脸部崩坏，请在模型选项中务必选择 “Seedance 2.0 Stable” 模型。
在 Video 节点的 Prompt 框中，输入这行镜头控制指令：
Video Prompt：
FPV shot. The camera follows the motion path of the red guide line, the red line must not be visible in the final footage.
运行！Open Canvas 会自动解析你的图片以及你在上面画的那条红线，并自动抹除画面中的红色参考线。
出来的视频效果会让你惊掉下巴：镜头顺着你手画的红色轨迹，极其丝滑、自然地游走在房间里，每个人物的面部和身体动态自然无崩坏，简直就像是一部精心调色后的电影预告片！
。
在线体验或本地部署，三种方式都可以
为了照顾不同折腾程度的玩家，我准备了三种体验方式：
姿势一：直接访问已部署的在线 BYOK 版（最推荐 ⚡️）
如果你不想折腾本地环境，但想用自己的 API Key 体验低成本生成的快感：
- 电脑浏览器直接打开：https://open-canvas.cyberbara.com/zh
- 点击右上角的 Providers 按钮。
- 填入你的 Cyberbara API Key（可在 https://cyberbara.com/zh/api 注册后直接免费获取）。
- 新建画布，直接开玩！
姿势二：小白极简无脑版（免 Key、免配置 ☁️）
如果你觉得配置 API Key 还是太麻烦，只想直接上手玩画布：
姿势三：本地部署、完全自托管（小团队推荐 🛠️）
如果你想把画布部署到自己的电脑或团队服务器上，保留数据控制权，也方便后续修改代码：
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/ZeroLu/open-canvas.git
cd open-canvas
- 安装依赖并启动：
- 打开
http://localhost:3000，首屏就是本地画布列表页。
- 在页面里填入 Cyberbara API Key，或者参考
.env.example 配置自己的 S3 兼容对象存储，就能搭起一套由团队自己管理的 AI 无限画布。
写在最后
目前 Open Canvas 还处于 alpha 阶段，模型列表（model catalog）和模型 schema 动态表单等功能还在逐步完善。它还不是一个十全十美的商业产品，但核心链路已经可以运行，而且足够简单、轻量、开放。
LibTV 和 TapNow 证明了无限画布是一种很适合 AI 创作的交互方式。
而 ZeroLu/open-canvas 想做的，是把这种能力带给更多个人创作者和小团队。你不需要从零开发画布，也不需要把工作流全部交给第三方平台。把项目部署起来，填入自己的 API Key，就可以开始拼装属于自己的 AI 工作流。
如果你也想要一套开源、可部署、可修改的 LibTV 和 TapNow 同款画布，欢迎来 GitHub 提 Issue、提交 PR，或者直接拿去搭建自己的创作工作台。
最近 LibTV 和 TapNow 这类 AI 无限画布在外网很火。
它们把文本、生图、视频和音频模型放进同一张画布。你只需要拖动节点、连接工作流，就能把原本散落在不同平台里的创作步骤串起来。
这种交互是真的顺手。
但对个人创作者和小团队来说，问题也很直接。
平台订阅、积分消耗、团队协作、数据保存，每一项都可能增加成本。更麻烦的是，工作流和创作数据放在平台里，一旦定价或产品规则调整，团队就得跟着调整。
例如 LibTV，以高级会员 699 元购买一万积分计算，生成一张 Image 2 模型的 2K 图片需要 60 积分，折合下来大约 3.5 元一张。
单次看起来不算夸张，可一旦进入真实的创作流程，为了找构图、试风格、改细节，一张图往往要反复生成几十次。小团队再乘上几个人，成本很快就上去了。
我就在想，有没有可能做一个开源版 LibTV？
保留 LibTV 和 TapNow 同类产品最核心的节点画布体验，同时支持本地部署、自带 API Key 和自由接入模型，让个人开发者和小团队也能真正拥有自己的 AI 创作工作台。
于是，我花了两个礼拜，做出了 ZeroLu/open-canvas。
这是一个完全开源、本地优先（Local-first）、支持自带 Key（BYOK）的 AI 无限画布。你可以用它连接文本、图片、视频和音频节点，也可以把整套服务部署在自己的电脑或服务器上。
如果你喜欢 LibTV 和 TapNow 的画布体验，但更在意部署自由、数据归属和调用成本，这个项目就是为你准备的。
LibTV和TapNow同款体验，为什么要做成开源版？
Open Canvas 的目标很直接，让个人创作者和小团队也能拥有一套可控的 AI 无限画布。
不需要先搭一套复杂的云端架构。克隆仓库、安装依赖、启动服务，就能在本地运行。团队也可以把它部署到自己的服务器上，获得一套内部可用的 AI 创作画布。
所有画布、节点连线和运行记录都会以 JSON 格式保存在本地（
open-canvas-db.json），支持一键导入和导出。你的工作流可以迁移、备份，也不会被锁在某个平台里。Open Canvas 采用 BYOK 模式。你可以根据价格、速度和模型效果选择 API，不需要被单一平台的积分体系绑定。
目前支持 Note（便签）、Text（文本）、Image（图片）、Video（视频）和 Audio（音频）节点，可以承接从创意整理到生图、生视频的完整流程。
你不需要复制上一节点的图片链接，再手动粘贴给下一个视频节点。Open Canvas 会解析节点连线，把上游的图片或文本自动注入下游模型。连好以后，整个工作流就能顺着画布跑起来。
自带API Key，把调用成本掌握在自己手里
既然是“自带 Key（BYOK）”，那么接入什么 API 决定了你的钱包厚度。
我特别推荐大家配置 Cyberbara API（https://cyberbara.com/zh/api），它的性价比和生态丰富度，能直接帮你把生成成本打下来：
最方便的是，只需要一把 Cyberbara API Key，就能同时覆盖“生图 + 生视频 + 资源上传/对象存储”的全套流程，免去了满世界找各种第三方 S3 存储和申请不同平台的痛苦。
跑个案例：如何用它串起一套完整工作流？
为了让大家更直观地感受这套工作流的爽快感，我们用一个之前在X上爆火的手绘红线生成FPV穿越机运镜视频的案例来串一下。
1️⃣ 第一步：生成或准备一张高清底图
你可以直接上传一张自己的合照，或者在 Image 节点中输入以下这串Prompt 来生成底图：
点击运行，稍等片刻，一张超高画质、极具电影感的五人闺蜜合照就生成好了。
2️⃣ 第二步：在画布上“手绘运镜轨迹”
这步是灵魂！普通的图生视频工具，镜头往哪移全凭 AI 抽卡。而在 Open Canvas 里，你可以“画”出运镜轨迹。
3️⃣ 第三步：连线 Video 节点并完成生成
现在，拉出一条连线，将你的 Image 节点连到 Video 节点。
为了达到完美的运镜效果，请进行以下关键设置：
在 Video 节点的 Prompt 框中，输入这行镜头控制指令：
运行！Open Canvas 会自动解析你的图片以及你在上面画的那条红线，并自动抹除画面中的红色参考线。
出来的视频效果会让你惊掉下巴：镜头顺着你手画的红色轨迹，极其丝滑、自然地游走在房间里，每个人物的面部和身体动态自然无崩坏，简直就像是一部精心调色后的电影预告片！
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在线体验或本地部署，三种方式都可以
为了照顾不同折腾程度的玩家，我准备了三种体验方式：
姿势一：直接访问已部署的在线 BYOK 版（最推荐 ⚡️）
如果你不想折腾本地环境，但想用自己的 API Key 体验低成本生成的快感：
姿势二：小白极简无脑版（免 Key、免配置 ☁️）
如果你觉得配置 API Key 还是太麻烦，只想直接上手玩画布：
姿势三：本地部署、完全自托管（小团队推荐 🛠️）
如果你想把画布部署到自己的电脑或团队服务器上，保留数据控制权，也方便后续修改代码：
git clone https://github.com/ZeroLu/open-canvas.git cd open-canvashttp://localhost:3000，首屏就是本地画布列表页。.env.example配置自己的 S3 兼容对象存储，就能搭起一套由团队自己管理的 AI 无限画布。写在最后
目前 Open Canvas 还处于 alpha 阶段，模型列表（model catalog）和模型 schema 动态表单等功能还在逐步完善。它还不是一个十全十美的商业产品，但核心链路已经可以运行，而且足够简单、轻量、开放。
LibTV 和 TapNow 证明了无限画布是一种很适合 AI 创作的交互方式。
而 ZeroLu/open-canvas 想做的，是把这种能力带给更多个人创作者和小团队。你不需要从零开发画布，也不需要把工作流全部交给第三方平台。把项目部署起来，填入自己的 API Key，就可以开始拼装属于自己的 AI 工作流。
如果你也想要一套开源、可部署、可修改的 LibTV 和 TapNow 同款画布，欢迎来 GitHub 提 Issue、提交 PR，或者直接拿去搭建自己的创作工作台。