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// image · vladmandic/sdnext

Automatic

Automatic est un projet de image open source, créé par vladmandic (vladmandic/sdnext sur GitHub). Il compte 7 353 étoiles sur GitHub et 584 forks, il est publié sous la licence Apache-2.0 et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 3 octobre 2026.

SD.Next: All-in-one WebUI for AI generative image and video creation, captioning and processing

★ 7,4 k étoiles⑂ 584 forksApache-2.0mis à jour oct. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
7 353
Forks
584
Licence
Apache-2.0
Dernière mise à jour sur GitHub
3 octobre 2026
Catégorie
Image
Type de fiche
Guide d'installation complet
Site officiel
Official site
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Choose the right tool

    Generation studio, upscaler, background remover, or photo library — match the tool to the task.

  2. Install it your way

    Desktop apps, Docker images, and portable builds cover most platforms; pick the simplest for your OS.

  3. Add models if needed

    Generation tools need checkpoint files; utilities like upscalers usually bundle everything.

  4. Create or organize

    Generate, enhance, or import — then export, share, or keep building your library.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

No subscriptions

The defining trait of this whole category: professional results without monthly fees.

Runs locally

Your images stay on your machine — important for client work and privacy.

Model freedom

Bring any compatible open checkpoint; you are never locked to one vendor's style.

Purpose-built utilities

Single-job tools (upscale, de-background, restore) that do one thing excellently.

Smart photo libraries

Self-hosted managers with AI tagging, face recognition, and deduplication.

Extensible ecosystems

Extensions, scripts, and community presets extend the popular studios far beyond stock.

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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/vladmandic/sdnext.git
    cd sdnext
  2. Step 2 — Create an environment

    Isolate dependencies so nothing clashes with your other projects.

    python -m venv .venv
    source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
  3. Step 3 — Install and launch

    Install the requirements, then follow the README's launch command (it varies per project).

    pip install -r requirements.txt
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

Which should I start with?

For generation: a polished studio interface. For enhancement: a dedicated upscaler. For libraries: a photo manager. The guides above narrow it down.

Do I need a powerful GPU?

Generation benefits hugely from one; upscalers and photo managers are far lighter.

Who maintains Automatic?

It is an open-source project at vladmandic/sdnext with 584 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Are they free for commercial work?

Mostly yes under MIT/Apache/GPL — but verify each license, especially for client deliverables.

Can they match Midjourney quality?

With the right open checkpoints, absolutely — the interface matters less than the model you load.

Where do models come from?

Community hubs like CivitAI and Hugging Face host thousands of open checkpoints.

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