ПомощьHelp

🧠 koboldcpp

Полностью офлайн и приватно — модель крутится на твоём железе, цензуры почти нет. В сборке win-local модель уже включена: в настройках выбери «koboldcpp» и модель. На macOS/Linux/win скачай GGUF-модель в resources/koboldcpp и выбери её. По умолчанию koboldcpp работает на порту 5001. Fully offline and private — the model runs on your hardware with almost no censorship. The win-local build already bundles a model: pick “koboldcpp” and a model in settings. On macOS/Linux/win drop a GGUF model into resources/koboldcpp and select it. By default koboldcpp runs on port 5001.

скачать koboldcpp →download koboldcpp →   GGUF-модели на huggingface →GGUF models on huggingface →

Запуск: koboldcpp → загрузи модель → запусти игру (выбери «koboldcpp»). В игре работает только порт 5001 (вкладка Network). Кнопка консоли в игре показывает логи koboldcpp. Режим для тех, кто понимает, что делает, или хочет тонко настроить GPU/CPU. Launch: koboldcpp → load a model → start the game (pick “koboldcpp”). In the game only port 5001 works (Network tab). The in-game console button shows koboldcpp logs. It’s for those who know what they’re doing or want fine GPU/CPU control.

📱 koboldcpp-remote

Локально на смартфоне модель не запустить, но можно играть на телефоне в связке с мощным ПК — двумя способами: You can’t run a local model on a phone, but you can play on a phone paired with a powerful PC — in two ways:

▪ Cloudflare (встроенный): запусти koboldcpp → включи Remote Tunnel → загрузи модель → на телефоне выбери «koboldcpp-remote» и вставь URL, который выдал кобольд. ▪ Cloudflare (built-in): launch koboldcpp → enable Remote Tunnel → load a model → on the phone pick “koboldcpp-remote” and paste the URL kobold gave you.

▪ ngrok: зарегайся на ngrok, скачай плагин (запакованный ngrok + прокси) → запусти start.bat и вставь токен → запусти koboldcpp с выключенным Remote Tunnel → на телефоне выбери «koboldcpp-remote» и вставь URL от ngrok. ▪ ngrok: sign up at ngrok, download the plugin (packed ngrok + proxy) → run start.bat and paste your token → run koboldcpp with Remote Tunnel off → on the phone pick “koboldcpp-remote” and paste the ngrok URL.

Uncensored Local AI androidandroid

Локальная модель прямо на Android: установи приложение, загрузи GGUF-модель и включи local api server. В настройках игры выбери «uncensored local ai» и оставь поле endpoint пустым (по умолчанию 127.0.0.1:4891). A local model right on Android: install the app, load a GGUF model and enable the local api server. In the game pick “uncensored local ai” and leave the endpoint field empty (defaults to 127.0.0.1:4891).

официальный репозиторий →official repo →

🎨 Stable Diffusion · ComfyUI

Максимальная приватность и без цензуры. Локальные модели картинок не требуют «мега-железа» и по качеству не уступают API (текстовый ИИ держит в голове весь сюжет, а модель картинок просто пишет один холст слоями — оттого ей нужно меньше памяти). Stable Diffusion/koboldcpp уже в сборке — или настрой ComfyUI отдельно. Модели (*.safetensors, *.gguf) клади в resources/stablediff/models, LoRA — в resources/stablediff/lora. Искать удобнее всего на civitai. Maximum privacy, no censorship. Local image models don’t need mega-hardware and match API quality (a text AI keeps the whole plot in its head, while an image model just paints one canvas in layers — so it needs less memory). Stable Diffusion/koboldcpp is bundled — or set up ComfyUI separately. Drop models (*.safetensors, *.gguf) into resources/stablediff/models, LoRAs into resources/stablediff/lora. The easiest place to find them is civitai.

ComfyUI: в настройках ComfyUI впиши --port 8188 --enable-cors-header *. Чтобы твой workflow работал в игре, переименуй поля промптов в pos_prompt и neg_prompt → сохрани json через File → Export (API) и выбери его в настройках игры. Примеры workflow лежат в resources/comfyui. ComfyUI: in ComfyUI settings paste --port 8188 --enable-cors-header *. For your workflow to work in the game, rename the prompt fields to pos_prompt and neg_prompt → save the json via File → Export (API) and select it in the game settings. Example workflows are in resources/comfyui.

✨ Anima в ComfyUIin ComfyUI

Запусти ComfyUI → перетащи файл workflow .json прямо в окно ComfyUI → скачай и разложи файлы по папкам: Launch ComfyUI → drag the workflow .json straight into the ComfyUI window → download and place the files into the right folders:

• anima-base-v1.0.safetensors → ComfyUI/models/diffusion_models/
• qwen_3_06b_base.safetensors → ComfyUI/models/text_encoders/
• qwen_image_vae.safetensors → ComfyUI/models/vae/
• anima-turbo-lora-v0.2.safetensors → ComfyUI/models/loras/

Рекомендуемые настройки Anima: с turbo-lora — steps 8–12, cfg-scale 1, сила LoRA ~0.7; без turbo-lora — steps 20–30, cfg-scale ~6. Те же значения подходят при запуске Anima через koboldcpp. clip-skip на Anima не влияет. Recommended Anima settings: with turbo-lora — steps 8–12, cfg-scale 1, LoRA strength ~0.7; without turbo-lora — steps 20–30, cfg-scale ~6. The same values apply when running Anima via koboldcpp. clip-skip has no effect on Anima.

⚙️ Параметры генерации⚙️ Generation parameters

🎬 Видео (Wan)🎬 Video (Wan)

Поставь слайдер «кадры» больше 1 — и генерация станет коротким видео (анимированный gif, ~16fps, 81 кадр ≈ 5 сек). Работает только с видео-моделями Wan / LTX через koboldcpp; SDXL и Anima кадры игнорируют. Лёгкий комплект для 8 ГБ VRAM: Set the “frames” slider above 1 and generation becomes a short video (animated gif, ~16fps, 81 frames ≈ 5 sec). Works only with Wan / LTX video models via koboldcpp; SDXL and Anima ignore frames. Light kit for 8 GB VRAM:

• Wan2.1-T2V-1.3B-Q8_0.gguf [1.5gb] → resources/stablediff/models
• umt5-xxl-encoder-Q4_K_M.gguf [3.7gb] → t5-xxl
• wan_2.1_vae.safetensors [254mb] → vae

Модель → в список моделей, энкодер → поле t5-xxl, vae → поле vae, clip-1/clip-2 пустые. Не перепутай vae (для 1.3B — wan_2.1_vae). Первый запуск: кадры 5–13, 512×512, steps ~20, cfg-scale 5–6. Стиль — промптом или wan-лорами с civitai. Model → model list, encoder → t5-xxl field, vae → vae field, clip-1/clip-2 empty. Don’t mix up the vae (wan_2.1_vae for 1.3B). First run: frames 5–13, 512×512, steps ~20, cfg-scale 5–6. Style — via prompt or wan loras from civitai.

🎙 qwen3-tts · coqui XTTS-2

Локальный синтез речи: qwen3-tts (включён в сборку win-local) или coqui XTTS-2. Активируй «локальный синтез речи» → выбери один из готовых голосов или клонируй свой — запись 6–15 сек в формате wav, положи файл в resources/speech и выбери в настройках. Чтобы модель не тратила время на запуск, используется локальный сервер — при первом старте брандмауэр Windows спросит разрешение. Local speech synthesis: qwen3-tts (bundled in win-local) or coqui XTTS-2. Enable “local speech synthesis” → pick a preset voice or clone your own — a 6–15 sec wav clip, put the file into resources/speech and select it in settings. A local server keeps the model loaded, so on first launch the Windows firewall will ask for permission.

💡 Для качественного клонирования впиши текст, который произносится в записи, как можно точнее. Смена референсного wav может потребовать перезапуска игры. 💡 For good cloning, type the text spoken in the recording as accurately as possible. Switching the reference wav may require a game restart.

Распознавание речи: браузерное Speech API — самое простое и быстрое; из-за ограничений Google для оболочек electron оно открывается в браузере, так что держи вкладку открытой. Локальное (whisper ggml) — чуть качественнее, приватно и офлайн, но пока медленнее. У OpenAI рекомендуем включить кастомные инструкции к распознаванию в настройках. Speech recognition: the browser Speech API is simplest and fastest; because of Google’s restrictions for electron shells it opens in the browser, so keep the tab open. Local (whisper ggml) is a bit higher quality, private and offline, but slower for now. For OpenAI we recommend enabling its custom recognition instructions in settings.