SD.Next

vladmandic.github.io/sdnext ist die Projektseite von SD.Next, einer quelloffenen Server-Anwendung mit Weboberfläche, mit der sich Bilder und Videos per KI erzeugen, verfeinern, beschriften, hochskalieren und weiterverarbeiten lassen; sie basiert auf Stable Diffusion und unterstützt viele weitere Diffusionsmodelle.

🛡️ Datenschutz: Entwickelt von Vladimir Mandic (Open-Source-Projekt, Land und Rechtsträger in der Projektbeschreibung nicht angegeben). Es gibt keinen zentralen Cloud-Dienst: SD.Next wird lokal oder auf eigenen Servern betrieben, die Verarbeitung findet damit auf der eigenen Infrastruktur statt. Modelle werden bei Bedarf automatisch erkannt und heruntergeladen. Zertifizierungen oder ein AVV sind nicht öffentlich dokumentiert und bei Selbsthosting auch nicht vorgesehen.

Das Tool richtet sich an technisch versierte Anwender, die Bild- und Videogenerierung mit eigenen Modellen unter eigener Kontrolle betreiben wollen.

Tool-Details & Features

💰 Preise: Open Source unter Apache-2.0-Lizenz, kostenlos nutzbar; Kosten entstehen nur für die eigene Hardware oder Server.

⚙️ Technik: Selbst gehostete Python-Anwendung (Start über webui.sh bzw. webui.bat/webui.ps1) mit Weboberfläche und Unterstützung vieler Diffusionsmodelle für Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild, Text-zu-Video und Videoverarbeitung.

👥 Zielgruppe: Technisch versierte Kreative, Entwickler, Forschende und Hobby-Anwender mit eigener GPU-Hardware.

🔗 Integrationen: Quelloffener Code auf GitHub, Anbindung zusätzlicher Modelle über automatische Modellerkennung und -download.

📊 Funktionen: Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild, Text-zu-Video, Bildbeschriftung, Hochskalierung, Nachbearbeitung von Bildern und Videos.

Vor- & Nachteile

✅ Vorteile: Kostenlos und quelloffen; Daten bleiben bei lokalem Betrieb auf der eigenen Infrastruktur; breite Modellunterstützung.

❌ Nachteile: Installation und Konfiguration erfordern technisches Wissen; Leistung hängt von der eigenen Hardware ab, und es gibt keinen offiziellen kommerziellen Support.

Für wen geeignet?

Perfekt für technikaffine Anwender und Entwickler, die Bild- und Videomodelle lokal und ohne Abo betreiben wollen.