LumenForge-App-Symbol

LumenForge  ·  macOS  ·  Apple Silicon

Bilder generieren.
Auf Ihrem Mac.
In einer echten Mac-App.

Führen Sie kompatible Stable Diffusion-, FLUX-, Wan-Video- und andere Modellfamilien mit Metal-Beschleunigung aus. Die Laufzeit wird mit der App geliefert; Ihre Eingabeaufforderungen und Ausgaben bleiben in Ihrem lokalen Arbeitsbereich.

macOS 13 oder höher  ·  Apple Silicon (M1+)  ·  Kein Konto erforderlich

LumenForge-Schnittstelle mit Eingabeaufforderungssteuerelementen, generierten Bildern und Verlaufsbereich

Auf einen Blick

Was ist LumenForge?

LumenForge ist ein nativer Mac-Arbeitsbereich zum Generieren von Bildern und Videos mit kompatiblen benutzerverwalteten lokalen Modellen, einschließlich FLUX-, Stable Diffusion- und Wan-Workflows. Eingabeaufforderungen und Generierung bleiben während des dokumentierten lokalen Workflows auf dem Mac.

Plattform
macOS 13 oder höher; Apple Silizium; Mindestens 16 GB RAM
Am besten geeignet für
Private Bild- und Videogenerierung mit vom Benutzer ausgewählten lokalen Modellen
Verarbeitung
Die Generierung läuft lokal mit Apple-Siliziumbeschleunigung
Verfügbarkeit
Beta; Aktuelle Verfügbarkeit signierter Builds auf Anfrage bestätigt

Produktfakten anhand des aktuellen Anwendungs-Repository überprüft am . Siehe Verifizierungsmethode und Korrekturrichtlinie.

18+
Unterstützte Modellarchitekturen
Lokal
100 % auf dem Gerät, Metal GPU
Privat
Keine Eingabeaufforderung oder Ausgabe-Upload für die Generierung
Beta
Release-Verfügbarkeit auf Anfrage bestätigt
Innerhalb der App

Ein Mac Studio, kein Browser-Panel.

Dies sind aktuelle LumenForge-Bildschirme: der Hauptarbeitsbereich, der Videomodus und das lokale Bild Browser.

LumenForge-Bildgenerierungsarbeitsbereich mit Eingabeaufforderungs- und Modellsteuerelementen
Erstellen und führen Sie eine Bildgenerierung aus einem nativen Arbeitsbereich aus.
LumenForge Videogenerierungsmodus
Wechseln Sie zu Video, ohne die Tools zu ändern oder die Umgebung neu zu erstellen.
LumenForge lokaler Bildbrowser
Überprüfen Sie Generationen und ihre Einstellungen im integrierten Browser.

Tools für den Generierungsworkflow

Die meisten lokalen Image-Tools fordern Sie auf, Python-Umgebungen zu konfigurieren oder webbasierte Benutzeroberflächen zu tolerieren. LumenForge ist eine richtige macOS-App, die alles erledigt – von der Modellerkennung bis zum Metal GPU-Routing – sodass Sie sich auf die Generierung konzentrieren können.

Generierungs-Engine

Jeder Parameter, nichts verborgen

Text zum Bild. Bild für Bild. Inpainting. Alles im selben Workflow. Die Bedienelemente sind umfassend ausgestattet, ohne überwältigend zu wirken: Probenauswahl, Schrittanzahl, CFG-Skalierung, Auflösung bis zu 8192 Pixel, Seed-Locking, Batch-Generierung, benutzerdefinierte VAE-Überschreibung. Wenn Sie weniger Knöpfe benötigen, gibt es den einfachen Modus – den vollständigen Modus, wenn Sie alle benötigen.

  • 10+ Sampler: Euler, DPM++ 2M/SDE, DDIM, UniPC, LCM und mehr
  • Inpainting mit einem nativen Maskeneditor – malen Sie direkt auf Ihrem Bild
  • Batch-Generierung mit Seed-Variation oder festem Seed über einen Lauf hinweg
  • CFG-Skala 0–50, Schritte 1–200, CLIP-Überspringen 1–12
  • Gekacheltes VAE für Ausgaben mit hoher Auflösung ohne Speicherfehler
  • Benutzerdefinierte VAE-Überschreibung pro Generation
Text to Image Generate PROMPT A woman in a sunlit garden, impressionist painting style, soft bokeh FLUX Kontext (dev) DPM++ 2M · 28 steps CFG SCALE 7.5 SEED · 🔒 LOCKED RESOLUTION 1024 × 1024 Next in queue

Modell-Ökosystem

18+ Architekturen. Drei Inferenz-Engines.

Das aktuelle Repository enthält Adapter für die unten aufgeführten Modellfamilien und leitet erkannte Dateien an eine kompatible Inferenz-Engine weiter. Eine Safetensors-Datei kann Diffusoren oder mflux verwenden; Unterstützte GGUF-Dateien verwenden Stable-Diffusion.cpp mit Metal; Kompatible MLX-Archive verwenden die Apple-Silicon-Inferenz. Die Kompatibilität hängt immer noch von der genauen Architektur, Quantisierung und Bauweise ab, sodass ein unbekanntes Modell nicht als allgemein unterstützt dargestellt wird.

  • FLUX dev, schnell, Kontext – modernste Bildqualität über mflux
  • SDXL und SD 1.5 – breites LoRA-Ökosystem, schnelle Iteration
  • Wan 2.2 und LTXV – Text-zu-Video und Bild-zu-Video, lokal
  • GGUF quantisierte Modelle – führen Sie große Modelle (4-Bit, 8-Bit) mit weniger RAM aus
  • MLX-Format – Apple Silicon nativ, schnell und speichereffizient
  • Chroma, Lumina 2, Qwen Image, ERNIE, Z-Image und mehr
FLUX SDXL Wan 2.2 LTXV GGUF MLX +12 mehr
Model Library + Add F FLUX Kontext Safetensors · 23.8 GB · Reference-conditioned FLUX XL SDXL 1.0 Base Safetensors · 6.9 GB · 2 LoRAs active SDXL Wan 2.2 (T2V) Safetensors · 14.2 GB · Video generation VIDEO Q8 FLUX.1-dev Q8_0 GGUF · 8-bit quantised · 9.8 GB · Metal GPU GGUF Q8 1.5 v1-5-pruned-emaonly.safetensors SD 1.5 · 3.97 GB

Bearbeitungsmodus & Erweiterte Arbeitsabläufe

Referenzbilder, ControlNet, LoRA, Video

Im Bearbeitungsmodus – verfügbar für FLUX Kontext, FLUX 2, Qwen und Z-Image – können Sie Referenzbilder als visuelle Anker verwenden. Das Modell kümmert sich um Ihre Referenzen, anstatt sie zu vermischen, sodass Sie auch dann kohärente Ergebnisse erhalten, wenn die Eingabeaufforderung eine neue Richtung einschlägt. Zur Strukturkontrolle steuert ControlNet die Generierung mit Canny-Kanten, Tiefenkarten oder Posenschätzungen.

  • Bearbeitungsmodus: referenzbedingte Generierung, bis zu mehrere Eingabebilder
  • ControlNet: Canny Edge, MiDaS-Tiefe, OpenPose-Präprozessoren
  • LoRA-Mischung: Mehrere LoRAs laden, Stärke pro Gewicht anpassen
  • Platzhalter: Definieren Sie variable Eingabeaufforderungslisten für Chargenvariationen
  • Video: T2V und I2V mit Wan 2.2 und LTXV – Warteschlange über Nacht, kein Timeout
  • Prompt Enhancer: Eingabeaufforderungen lokal mit Ministral-3 erweitern (optional)
Edit Mode FLUX Kontext REFERENCE IMAGES Reference 1 Reference 2 + OUTPUT ACTIVE LoRAs portrait-v3 0.75 lighting-xl 0.50 Prompt wildcards: {sunrise|golden hour|soft morning} · Batch 4× Video: Wan 2.2 T2V · 4 sec · 24fps

Datenschutz & Architektur

Ihr Mac, Ihre Modelle, Ihre Bilder

LumenForge enthält in seinem App-Bundle eine vollständige Python 3.11-Laufzeitumgebung. Wenn Sie die App öffnen, startet das Backend auf Ihrem Computer und kommuniziert über localhost. Es gibt keinen Generierungsserver LumenForge: Eingabeaufforderungen, lokale Modelldateien und generierte Medien bleiben während der Generierung auf dem Mac. Das Profil Mac App Store verwendet benutzerverwaltete Modelldateien und durchsucht oder lädt diese nicht herunter; Ein signierter direkter Build kann optionale, vom Benutzer initiierte Ressourcen-Downloads separat dokumentieren.

  • Gebündeltes Python 3.11 – keine Pip-Installation, kein Conda, keine Setup-Skripte
  • Backend kommuniziert nur über Localhost – App Sandbox erzwungen
  • Kein Konto, keine Anmeldung, keine Telemetrie jeglicher Art
  • Vom Benutzer verwaltete kompatible Modelldateien; Die Lizenz des Modellherausgebers gilt weiterhin.
  • Der gesamte Generierungsverlauf bleibt in ~/Library/Application Support/LumenForge
  • Native Mac-Schnittstelle mit einer gebündelten, isolierten Laufzeit
Architecture · Localhost Only YOUR MAC SwiftUI Frontend Prompt, History, Canvas localhost Python 3.11 Backend FastAPI · SSE progress stream mflux FLUX family diffusers + MLX SDXL, SD 1.5… sd.cpp (Metal) GGUF quantised Local generation · App Sandbox · user-managed models

In drei Schritten einsatzbereit

Keine Python-Installation. Keine virtuelle Umgebung. Keine Shell-Skripte. Ein Download, und Sie generieren.

1

Installieren Sie LumenForge

Installieren Sie den signierten Beta-Build, der über den aktuellen Release-Kanal bereitgestellt wird. Das App-Bundle umfasst die Laufzeit- und Inferenzabhängigkeiten, sodass Sie nicht zuerst eine Python-Umgebung zusammenstellen müssen.

2

Fügen Sie Ihre Modelle hinzu

Beziehen Sie kompatible Modelldateien von einer Quelle, der Sie vertrauen, und legen Sie sie im Ordner Ihrer ausgewählten Modelle ab. LumenForge scannt es beim Start und erkennt unterstützte Architektur und Format – Safetensors, GGUF oder MLX. Das Profil Mac App Store verwendet diese vom Benutzer verwalteten lokalen Dateien; Jede direkte Build-Download-Option wird durch diesen Build dokumentiert.

3

Generieren

Schreiben Sie eine Eingabeaufforderung, wählen Sie ein Modell aus, legen Sie Ihre Parameter fest und klicken Sie auf „Generieren“. Die Ergebnisse werden im Canvas angezeigt. Jedes Bild wird automatisch in Ihrem Verlauf gespeichert. Verwenden Sie Arbeitsbereiche, um separate Projekte zu organisieren – Porträts, Landschaften, ein bestimmtes Kundenbriefing –, ohne deren Historien oder Einstellungen zu vermischen.

Die Kernlaufzeit bleibt schlank.
Fügen Sie hinzu, was Sie benötigen.

Optional Funktionspakete erweitern die Kerngenerations-Engine. Ihre Verfügbarkeit und ihr Download-Pfad hängen vom signierten Build ab, den Sie erhalten.

ControlNet-Präprozessoren

Canny Edge, MiDaS Depth und OpenPose-Präprozessoren für die geführte Generierung. Geben Sie dem Modell eine Struktur, der es folgen soll – nützlich für konsistente Komposition, Charakterposen und architektonische Layouts.

SD 1.5 & SDXL

AI Upscaler

RealESRGAN 2x und 4x Upscaling für jedes generierte Bild, mit optionaler GFPGAN-Gesichtsverbesserung. Läuft lokal – keine Cloud-API, keine Datei-Uploads. Hochskalieren Sie Porträts und Landschaften in Sekundenschnelle auf eine druckfertige Auflösung.

Alle Modelle

Prompt Enhancer

Führt Ministral-3 lokal aus, um Ihre Eingabeaufforderungen vor der Generierung zu erweitern und zu verfeinern. Nützlich, wenn Sie mit ERNIE Image-Modellen arbeiten oder wenn Sie möchten, dass das Modell Handwerksdetails ausfüllt, die Sie nicht angegeben haben.

ERNIE & kompatibel

Alle Pakete laufen vollständig auf Ihrem Rechner. Keiner von ihnen sendet Daten irgendwohin.

Häufige Fragen

Ihr Mac kann das.
Es braucht nur die richtige App.

LumenForge befindet sich in der Release-Validierung. Fragen Sie nach dem aktuell signierten Build und dem genauen Funktionspaket, den Preisen und den Hardwaredetails.

Nach Verfügbarkeit fragen

Erfordert macOS 13 oder höher  ·  Apple Silicon (M1+)  ·  16 GB RAM mindestens