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Tus modelos locales.
Un estudio Mac claro.

Genera imágenes y vídeo con modelos compatibles Stable Diffusion, FLUX, Qwen y Wan. Prompt, cola, lienzo, historial y reutilización conviven en un espacio nativo.

Build 112 · macOS 14+ · Apple Silicon · 16 GB mínimo · beta externa abierta

LumenForge build 112 local AI generation workspace

En un vistazo

¿Qué es LumenForge?

Genera imágenes y vídeo con modelos compatibles Stable Diffusion, FLUX, Qwen y Wan. Prompt, cola, lienzo, historial y reutilización conviven en un espacio nativo.

Plataforma
macOS 14 o posterior · Apple Silicon (M1+) · 16 GB de memoria unificada como mínimo
Lo mejor para
Generación de imágenes y vídeos privados con modelos locales seleccionados por el usuario
Procesamiento
La generación se ejecuta localmente con Apple-silicon aceleración
Disponibilidad
Build 112 aprobada para pruebas externas en TestFlight

Datos del producto revisados con el repositorio de aplicaciones actual el . Consulte el método de verificación y la política de correcciones.

55
Perfiles de modelo en el mapa de compatibilidad actual
Local
100 % en el dispositivo, Metal GPU
Privado
Sin carga de mensajes ni resultados para la generación
112
Build 112 aprobada para pruebas externas en TestFlight
Dentro de la aplicación

Un estudio Mac, no un panel de navegador.

Pantallas actuales de la build 112: generación, vídeo y biblioteca local.

LumenForge espacio de trabajo de generación de imágenes con controles de avisos y modelos
Cree y ejecute una generación de imágenes desde un espacio de trabajo nativo.
LumenForge generación de videos modo
Cambie a video sin cambiar herramientas ni reconstruir el entorno.
LumenForge navegador de imágenes local
Revise las generaciones y su configuración en el navegador integrado.

Herramientas para el flujo de trabajo de generación

La mayoría de las herramientas de imágenes locales le piden que configure entornos Python o tolere interfaces de usuario basadas en web. LumenForge es una aplicación macOS adecuada que maneja todo, desde la detección de modelos hasta el enrutamiento de GPU Metal, para que puedas concentrarte en generar.

Motor de generación

Cada parámetro, nada oculto

Texto a imagen. Imagen a imagen. En pintura. Todo en el mismo flujo de trabajo. Los controles tienen todas las funciones sin ser abrumadores: selección de muestras, recuento de pasos, escala CFG, resolución de hasta 8192 px, bloqueo de semillas, generación de lotes, anulación de VAE personalizada. El modo simple está ahí si quieres menos botones; el modo completo cuando los necesitas todos.

  • Más de 10 muestras: Euler, DPM++ 2M/SDE, DDIM, UniPC, LCM y más
  • Inpainting con un editor de máscara nativo: pinte directamente en su imagen
  • Generación de lotes con variación de semilla o semilla fija en una ejecución
  • Escala CFG 0–50, pasos 1–200, salto CLIP 1–12
  • VAE en mosaico para salidas de gran resolución sin errores de memoria
  • Anulación de VAE personalizada por generación
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

Ecosistema de modelo

55 perfiles declarados, ordenados por tarea.

El repositorio actual contiene adaptadores para las familias de modelos que se enumeran a continuación y enruta los archivos reconocidos a un motor de inferencia compatible. Un archivo de tensores de seguridad puede utilizar Difusores o mflux; los archivos GGUF compatibles utilizan stable-diffusion.cpp con Metal; Los archivos MLX compatibles utilizan la inferencia de silicio Apple. La compatibilidad aún depende de la arquitectura, cuantificación y construcción exactas, por lo que un modelo desconocido no se presenta como universalmente compatible.

  • FLUX dev, schnell, Kontext: calidad de imagen de última generación a través de mflux
  • SDXL y SD 1.5: amplio ecosistema LoRA, iteración rápida
  • Wan 2.2 y LTXV: texto a vídeo y imagen a vídeo, modelos locales
  • GGUF: ejecute modelos grandes (4 bits, 8 bits) con menos RAM
  • Formato MLX: Apple Silicon nativo, rápido y eficiente en memoria
  • Chroma, Lumina 2, Qwen Image, ERNIE, Z-Image y más
FLUX SDXL Wan 2.2 LTXV GGUF MLX +12 más
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

Modo de edición y configuración. Flujos de trabajo avanzados

Imágenes de referencia, ControlNet, LoRA, vídeo

El modo de edición, disponible en FLUX Kontext, FLUX 2, Qwen y Z-Image, le permite generar utilizando imágenes de referencia como anclajes visuales. El modelo atiende a sus referencias en lugar de combinarlas, por lo que obtiene resultados coherentes incluso cuando el mensaje lo empuja en una nueva dirección. Para el control de estructuras, ControlNet guía la generación con bordes Canny, mapas de profundidad o estimación de pose.

  • Modo de edición: generación condicionada por referencia, hasta múltiples imágenes de entrada
  • ControlNet: Canny edge, profundidad MiDaS, preprocesadores OpenPose
  • Combinación de LoRA: carga múltiples LoRA, ajusta la fuerza por peso
  • Comodines: defina listas de mensajes variables para la variación por lotes
  • Video: T2V e I2V con Wan 2.2 y LTXV: cola durante la noche, sin tiempo de espera
  • Prompt Enhancer: expanda los mensajes localmente con Ministral-3 (opcional)
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

Privacidad y privacidad Arquitectura

Tu Mac, tus modelos, tus imágenes

Con los modelos presentes, generación, historial, proyectos e interfaz funcionan sin inferencia cloud. TestFlight usa la red de Apple y la descarga opcional contacta Hugging Face solo cuando la solicitas.

  • Python 3.11 incluido: sin instalación de pip, sin conda, sin scripts de configuración
  • El backend se comunica solo a través del host local: aplicación Sandbox aplicada
  • Sin cuenta, sin inicio de sesión, sin telemetría de ningún tipo
  • Archivos de modelo compatibles administrados por el usuario; la licencia del editor del modelo aún se aplica
  • Todo el historial de generación permanece en ~/Library/Application Support/LumenForge
  • Interfaz nativa Mac con un tiempo de ejecución aislado e integrado
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

En funcionamiento en tres pasos

Sin instalación de Python. Sin entorno virtual. Sin scripts de shell. Una descarga y estarás generando.

1

Instala LumenForge

Instala la versión beta firmada suministrada a través del canal de lanzamiento actual. El paquete de aplicación incluye las dependencias de tiempo de ejecución e inferencia, por lo que no necesita ensamblar un entorno Python primero.

2

Agregue sus modelos

Obtenga archivos de modelo compatibles de una fuente en la que confíe y colóquelos en la carpeta de modelos elegida. LumenForge lo escanea al iniciarlo y detecta la arquitectura y el formato admitidos: tensores de seguridad, GGUF o MLX. El perfil Mac App Store utiliza estos archivos locales administrados por el usuario; cualquier opción de descarga de compilación directa está documentada por esa compilación.

3

Generar

Escriba un mensaje, elija un modelo, establezca sus parámetros y presione Generar. Los resultados aparecen en el lienzo. Cada imagen se guarda en su historial automáticamente. Utilice espacios de trabajo para mantener organizados proyectos separados (retratos, paisajes, un informe de cliente específico) sin mezclar sus historiales o configuraciones.

55 perfiles declarados, ordenados por tarea.

LumenForge detecta archivos compatibles y los dirige entre tres motores locales. La cifra describe perfiles declarados en la build 112, no garantiza cualquier checkpoint.

ImagenSD 1.x / 2.x / 3.5, SDXL, FLUX, FLUX 2, Chroma, Z-Image, Qwen Image, Krea 2
Edición y controlFLUX Fill / Control / Kontext, Qwen Image, Z-Image, Krea 2, Mage Flow, LoRA y ControlNet compatible
Vídeo y audioSVD, Wan / Wan 2.2, LTX / LTX-2.3, Hunyuan Video 1.5, MiniMax-H3 y LingBot Video
Formatos y motoresSafetensors con Diffusers, MLX compatible con mflux y GGUF cuantizado con stable-diffusion.cpp + Metal

La compatibilidad exacta depende de familia, componentes, estructura, precisión, memoria y esta build beta.

Preguntas frecuentes

Ayuda a definir el estudio Mac que quieres usar.

La build 112 está aprobada para pruebas externas. Únete a la beta pública de TestFlight y prueba un flujo real.

Unirse a la beta global

macOS 14 o posterior · Apple Silicon (M1+) · 16 GB de memoria unificada como mínimo