iLab CONJURE: lokale Bildgenerierungs-Werkbank mit GPT Image, Gemini und Verlauf
GPT-image-2 AI WebUI Codex Responses OpenAI API Chip Eine WebUI-Workbench zur KI-Bildgenerierung für GPT-image-2 mit Codex Responses und OpenAI-kompatibler API-Unterstützung, gemeinsamen Galeriereferenzen, Quick-Chips mehrerer Typen, Eingabeaufforderungsvorlagen, gleichzeitigen Aufgaben und lokaler Warteschlangenverwaltung.
Auf einen Blick
- Was ist das?
- iLab CONJURE, früher iLab GPT CONJURE, ist eine lokal betriebene WebUI für Bildgenerierung mit gemeinsamen Modellkatalog, Aufgaben-Warteschlange, SQLite-Verlauf, Bildeditor und CLI. Der Text sichtet Authentifizierung, Installation, Updates und die AGPL-3.0-Lage.
- Für wen ist es gedacht?
- iLab CONJURE passt für Einzelanwender und kleine Teams, die eine lokale Werkbank für Bildgenerierung mit eigenem API-Schlüssel suchen, inklusive Verlauf, Vorlagen und Bildeditor; der empfohlene Weg ist der OpenAI-kompatible API-Modus, nicht der OAuth-Zweig. Es passt nicht, wer eine zentral betreute Cloud-Lösung ohne eigene Python-3.11-Umgebung sucht.
- Darf ich es kommerziell nutzen?
- Ja, unter strengen Bedingungen. AGPL-3.0 ist eine Lizenz mit Netzwerk-Copyleft: Wenn andere eine veränderte Version über ein Netzwerk nutzen, etwa als gehosteten Dienst, müssen Sie ihnen den Quellcode unter derselben Lizenz anbieten.
- Wird es noch gepflegt?
- Ja. Die letzten Commits kamen vor 4 Tagen.
- In welcher Sprache ist es geschrieben?
- Hauptsächlich JavaScript, laut der Sprachstatistik von GitHub.
Die Antworten beruhen auf den GitHub-Daten des Projekts (zuletzt abgeglichen am 14. September 2026) und auf unserer Analyse. Sie sind keine Rechtsberatung.
TIEFGEHENDE OPEN-SOURCE-ANALYSE
Von iLab GPT CONJURE zu iLab CONJURE: Umbenennung und Modellkatalog
Das Projekt hieß ursprünglich iLab GPT CONJURE und war um GPT-Image-2 gebaut. Mit Version v0.7.0 kam Gemini hinzu, und Name, Anzeigename und Repository wechselten zu iLab CONJURE beziehungsweise ilab-conjure. Das README betont die Kontinuität: Alte Namen bleiben in Release-Historie und Paketen erhalten, Nutzerdatenverzeichnisse behalten den bisherigen Namen, ein Upgrade erzeugt kein neues Datenverzeichnis und verliert keine Aufgaben oder Bilder.
Der Kern ist eine lokal betriebene WebUI-Werkbank für Bildgenerierung mit mehreren Modellen, dazu eine CLI für Automatisierung. Ein gemeinsamer Modellkatalog deckt GPT Image und Gemini ab, wahlweise über die offiziellen Protokolle oder über OpenAI-kompatible Vermittler, und reicht von Text-zu-Bild bis zu Referenzbild-Generierung und Bildbearbeitung, soweit das Modell sie unterstützt.
Zwei Authentifizierungswege: API-Modus empfohlen, OAuth nur privat
Für den öffentlichen Betrieb empfiehlt das README ausdrücklich den OpenAI-compatible-API-Modus: Base URL, API Key, Modellname und Aufrufart lassen sich in der WebUI konfigurieren; Anbieter liegen als Karten vor, standardmäßig mit schreibgeschützten Details, dazu Bearbeitung, Duplizieren, Löschbestätigung und Sortierung mehrerer Anbieter. Jeder Anbieter erhält optional ein eigenes Emoji zur schnellen Erkennung.
Daneben existiert ein fortgeschrittener lokaler Modus, der den OAuth-Loginzustand des eigenen Codex- beziehungsweise ChatGPT-Kontos wiederverwendet und interne Backend-Endpunkte aufruft. Das README selbst warnt: Dies sei nicht die von OpenAI empfohlene Integration, Schnittstellen könnten jederzeit brechen oder von Konto- und Nutzungsregeln betroffen sein. Für Produktion, Teams oder öffentliche Dienste bleibt der API-Modus die Vorgabe.
Gleichzeitige Aufgaben, SQLite-Verlauf und ZIP-Export
Die Werkbank unterstützt mehrere gleichzeitige Aufgaben mit lokaler Warteschlangenansicht, Ausgabe mehrerer Bilder pro Aufgabe, Behandlung von Teilausfällen und Wiederholung fehlgeschlagener Aufgaben. Eine eigene /history-Seite bietet SQLite-Paginierung, Suche, Filter, Grid- und Listenansicht sowie nachgeladene Details; die Suche greift auf Prompts und Aufgaben-IDs zurück und findet damit auch alte Aufgaben.
Favoriten und mehrere Tags pro Aufgabe sind möglich, filterbar nach Favoriten, Tags oder ohne Tag, und bis zu 300 ausgewählte Aufgaben lassen sich auf einmal sortieren. Der Export packt einzelne oder mehrere Aufgaben als ZIP, wahlweise nur Bilder oder Bilder samt Prompts; jedes Bild bringt vorzugsweise seinen optimierten Prompt mit und fällt sonst auf den Original-Prompt der Aufgabe zurück.
Bildeditor mit Ebenen und eine Oberfläche in vierzehn Sprachen
Ein eingebauter Bildeditor unterstützt das Einfügen weiterer Bilder aus der Eingabebox, mehrebige Komposition, standardmäßig gesperrte Seitenverhältnis-Transformation, freie Transformation mit Shift, partielles Radieren und echte Ebenenvorschauen. Ausgabeparameter lassen sich sperren und erscheinen dann als schreibgeschützte Zusammenfassung, damit Folgeaufgaben und Browsing nicht versehentlich Einstellungen ändern.
Die Oberfläche folgt System-, Hell- und Dunkelthema, lädt Aufgaben und Medien auf Abruf nach und setzt auf CSS Grid mit Container Queries. Ein Sprachmenü umfasst vierzehn Sprachen, darunter Deutsch, Englisch, Japanisch, Koreanisch, Hindi und Russisch; beim ersten Start folgt die Sprache dem Browser, danach bleibt die Wahl im Browser gespeichert. Farb-Chips, Prompt-Fragmente-Chips, Prompt-Vorlagen und eine gemeinschaftliche Galerie gehören zur Ausstattung.
Installation mit Hash-Locking und Start auf Port 8787
Vorausgesetzt wird Python 3.11 oder neuer. Die Installation klont das Repository, legt eine virtuelle Umgebung an und installiert die WebUI-Abhängigkeiten mit pip install --require-hashes -r requirements-webui.txt; diese Datei legt die Abhängigkeiten exakt mit Paket-Hashes fest.
Gestartet wird über Start WebUI.command auf macOS oder Start WebUI.bat auf Windows, manuell über .venv/bin/python -m codex_image.webui.server codex_image.webui.app:app --host 127.0.0.1 --port 8787 --no-access-log, und der Browser öffnet http://127.0.0.1:8787/. Netzwerkeinstellungen bieten System-, Direkt- und eigenen HTTP(S)-Proxy, dazu einen globalen Timeout pro Generierung von 1 bis 30 Minuten, Standard 10, und 0 bis 5 Wiederholungen, Standard 2; jede Wiederholung erhält ein neues volles Timeout-Fenster. Node.js ist nur nötig, wer TypeScript oder CSS ändert und codex_image/webui/static/app.js neu baut.
Pakete, Updates und die Signaturkette bis GitHub Releases
Die Downloads umfassen Standardpakete als macOS-DMG für Apple Silicon und Intel sowie Windows-ZIP, dazu portable Pakete, die wie ComfyUI entpackt und gestartet werden und Daten im benachbarten data/-Verzeichnis halten. Beide macOS-Varianten sind laut README unsigniert und nicht notarisiert; beim Abfangen durch macOS hilft ein Rechtsklick-Open oder xattr -dr com.apple.quarantine auf das entpackte Verzeichnis.
Der Aktualisierer liest eine signierte latest.json-Datei, prüft die Ed25519-Signatur mit einem im Starter eingebauten öffentlichen Schlüssel, danach die SHA256 des Downloads, ersetzt nur programmverwaltete Dateien, behält data/ und sichert Ersetztes nach .backup/. Die CI trennt dabei sauber: Der Portable-Release-Workflow läuft erst, nachdem der CI-Workflow auf einen main-Push erfolgreich war; bei v-Tags signiert ein Secret das Manifest und lädt Pakete ins GitHub Release.
AGPL-3.0 und die Disziplin beim Umgang mit Schlüsseln
Die Lizenz ist AGPL-3.0. Wer die WebUI als Netzwerkdienst anbietet und verändert, ist damit verpflichtet, den veränderten Quelltext den Nutzern zugänglich zu machen; für den rein lokalen Betrieb Einzelner ändert sich praktisch nichts. Das ist eine Einordnung der Lizenz, keine Rechtsberatung.
Disziplin verlangt das README auch beim Git-Umgang: OAuth-Dateien, API-Schlüssel, lokale Eingabebilder, Ergebnisse, Aufgaben-Metadaten, die SQLite-Datenbank und Debug-Logs gehören nicht ins Repository. Das Releasetempo ist eng: v0.8.1, v0.8.2 und v0.8.3 erschienen im August 2026 im Abstand von Tagen, der letzte Push datiert auf den Tag von v0.8.3.
Redaktionelles Fazit
iLab CONJURE passt für Einzelanwender und kleine Teams, die eine lokale Werkbank für Bildgenerierung mit eigenem API-Schlüssel suchen, inklusive Verlauf, Vorlagen und Bildeditor; der empfohlene Weg ist der OpenAI-kompatible API-Modus, nicht der OAuth-Zweig. Es passt nicht, wer eine zentral betreute Cloud-Lösung ohne eigene Python-3.11-Umgebung sucht. Wer einsteigt, installiert die Abhängigkeiten mit pip install --require-hashes -r requirements-webui.txt, startet den Server auf Port 8787, trägt Base URL und API Key als Anbieterkarte ein und erprobt den ersten Lauf über die CLI im dry-run-Modus, bevor echte Generierungskosten anfallen.
Community-Notizen