6 Alternativen zu Leonardo AI
Vergleiche kostenlose und offene Lösungen, bevor du deine eigene baust. Prüfe Lizenz, Einrichtung und Einschränkungen jeder Option.
Die maßgebliche lokale Workflow-Engine, samt gespeicherten Graphen, Warteschlangen und jedem Stellregler, den Leonardo versteckt.
LizenzGPL-3.0
PlattformenAuf deinem Rechner oder in der Cloud
InstallationDesktop-Installer für Windows oder macOS, portables Windows-Archiv oder manuelle Python-Installation unter Windows, macOS oder Linux
ModelleLokale und herunterladbare Bild-, Video-, Audio-, 3D- und Textmodelle wie Stable Diffusion/SDXL/SD3.5, FLUX, Wan, LTX-Video, HunyuanVideo, CogVideoX und Mochi; optionale API-Nodes stellen Verbindungen zu gehosteten Anbietern her
DatenModelle, Eingaben, Ausgaben und Workflow-JSON liegen im lokalen Datenverzeichnisbaum von ComfyUI; generierte Medien können Workflow- und Seed-Metadaten enthalten, während API-Knoten ausgewählte Eingaben an ihren Anbieter übertragen
Einschränkungen gegenüber Leonardo AISie bietet tiefere Parameterkontrolle, aber keine gehostete Asset-Bibliothek im Stil von Leonardo, keinen Team-Arbeitsbereich, keinen ausgereiften Modelltrainingsablauf und keine sofort verfügbare Cloud-Kapazität.
EinrichtungEine kompatible GPU, ausreichend VRAM und Festplattenspeicher für Modelle mit mehreren Gigabyte; außerdem musst du ein funktionierendes Modell samt Workflow auswählen, bevor brauchbare Ergebnisse entstehen
Angaben geprüft am 2026-08-10
Geordnete Boards, umfangreiche Metadaten, Masken und wiederverwendbare Workflows für lokale und API-gestützte Bildmodelle.
LizenzApache-2.0
PlattformenAuf deinem Rechner oder in der Cloud
InstallationInstalliere die Anwendung über den Launcher von Invoke unter Windows, macOS oder Linux oder stelle die dokumentierte Docker-Konfiguration bereit
ModelleLokale Modelle wie Stable Diffusion, SDXL, SD3.5, FLUX, CogView, Z-Image, Krea, Anima, Qwen Image, Ideogram und Segmentierungsmodelle; ausgewählte gehostete Modelle wie GPT Image, Gemini/Nano Banana und Wan nutzen API-Zugangsdaten
DatenModelle, Bilder, Boards, der Zustand der Arbeitsfläche, Prompts, Metadaten und eine SQLite-Datenbank liegen im lokalen Datenverzeichnis von Invoke; API-gestützte Knoten senden nur den ausgewählten Prompt und Bildkontext an ihren Anbieter
Einschränkungen gegenüber Leonardo AIBoards und Workflows sind ausgezeichnet, aber Teamzusammenarbeit, gehostetes Teilen von Assets und die sofort einsatzbereite Trainings- und Generierungsinfrastruktur von Leonardo sind nicht enthalten.
EinrichtungDer Launcher ist unkompliziert. Du brauchst trotzdem eine kompatible GPU, einen großen Modell-Download und manchmal eine Anmeldung für ein zugangsbeschränktes Modell oder einen API-Schlüssel eines Anbieters
Angaben geprüft am 2026-08-10
Ein übersichtlicher Generate-Tab, Verlauf, Rasteransichten und der vollständige Workflow-Graph; Parameter bleiben bei jedem erneuten Lauf erhalten.
LizenzMIT
PlattformenAuf deinem Server
InstallationFühre das Windows-Installationsskript oder das Linux-Startskript aus, oder installiere die Voraussetzungen .NET/Python/Homebrew und führe launch-macos.sh unter macOS aus; Docker ist optional
ModelleNutzt ComfyUI als Haupt-Backend für Stable Diffusion, SDXL, FLUX, Wan, LTX, MiniMax, ACE-Step und weitere Bild-, Video- und Audio-Workflows; ein Automatic1111-kompatibles Backend ist optional
DatenKonfiguration, Benutzer, Modelle, Workflows, generierte Medien und Verlauf liegen in der lokalen SwarmUI-Installation und den konfigurierten Modell- und Ausgabeverzeichnissen
Einschränkungen gegenüber Leonardo AIEinstellungen und Verlauf werden gespeichert, aber die Asset-Organisation und Zusammenarbeit sind weniger umfangreich als im Cloud-Arbeitsbereich von Leonardo.
EinrichtungBackend und Modelle müssen noch heruntergeladen werden, und für Installationen außerhalb von Windows sind Kommandozeilen-Voraussetzungen wie .NET, Python und Git erforderlich
Angaben geprüft am 2026-08-10
Eine native Workflow-App für lokale und BYOK-Bildmodelle, deren Projekte und Ergebnisse auf deinem Rechner bleiben.
LizenzAGPL-3.0
PlattformenAuf deinem Rechner oder in der Cloud
InstallationInstalliere die macOS-.dmg, die signierte Windows-.exe oder das Linux-AppImage; Docker Compose steht für Self-Hosting zur Verfügung
ModelleLokal: Ollama, llama.cpp/GGUF, MLX, Nunchaku, Hugging Face und Diffusions-/Medienmodelle; dazu BYOK-Anbieter wie OpenAI, Anthropic, Gemini, FAL, Replicate, KIE, ElevenLabs und Hugging Face
DatenWorkflows, Projekte, Assets, Dateien, Anbietereinstellungen und Vektorindizes liegen lokal in YAML, SQLite/SQLite-vec und im Anwendungsspeicher; optional wird Speicher in S3 oder Supabase unterstützt, und Cloud-Knoten übertragen ihre Eingaben
Einschränkungen gegenüber Leonardo AILokale Workflows und Ergebnisse bleiben erhalten, aber du stellst Rechenleistung und Anbieter selbst und erhältst weder einen gemeinsamen Asset-Katalog im Stil von Leonardo noch verwaltetes Training.
EinrichtungKein brauchbares Modell oder Anbieter enthalten: Du musst einen API-Schlüssel hinzufügen oder ein mehrere Gigabyte großes lokales Modell herunterladen, und manche lokalen Backends bringen zusätzlich eine umfangreiche Python/Conda-Umgebung mit
Angaben geprüft am 2026-08-10
Lokale Modelle, Verläufe, Arbeitsflächen und gespeicherte Einstellungen auf Apple-Hardware; keine Team-Asset-Bibliothek.
LizenzGPL-3.0
PlattformenAuf deinem Rechner oder in der Cloud
InstallationInstalliere die signierte App aus dem App Store von Apple auf macOS, iPhone oder iPad
ModelleFührt unterstützte Stable Diffusion-, SDXL-, FLUX- und Videomodelle lokal aus, einschließlich importierter Checkpoints und LoRAs; mit optionaler Cloud-Rechenleistung lässt sich die Generierung auslagern
DatenProjekte, Modelle, Verlauf und generierte Medien liegen in der App-Sandbox; unter macOS liegen Modelldateien im App-Container, während bei der Auslagerung in die Cloud Prompts und Medien zur Verarbeitung gesendet werden
Einschränkungen gegenüber Leonardo AIModelle und Verlauf bleiben lokal, aber die gemeinsame Teambibliothek, der Browserzugang sowie verwaltetes Training und verwaltete Rechenleistung von Leonardo fehlen.
EinrichtungApple-Hardware ist erforderlich, und der erste Modelldownload ist groß; ältere Geräte können langsam oder durch ihren Arbeitsspeicher begrenzt sein
Angaben geprüft am 2026-08-10
Eine einfachere lokale Warteschlange mit eigenen Modellen und reproduzierbaren Einstellungen; weniger Workflow-Spielzeug, weniger Rechnungen.
LizenzKostenlos, nicht quelloffen
PlattformenAuf deinem Rechner
InstallationFühre das Windows-Installationsprogramm aus oder entpacke das Linux/macOS-Paket und starte es mit ./start.sh
ModelleLokale Diffusionsmodelle wie Varianten von Stable Diffusion, FLUX, Z-Image, ERNIE, Lumina, Anima sowie unterstützte quantisierte/benutzerdefinierte Checkpoints
DatenModelle, Einstellungen, Prompts und generierte Bilder bleiben in den lokalen Installations- und Ausgabeverzeichnissen; die App kontaktiert Paket- und Modellhosts für Abhängigkeiten und Downloads, sendet nach eigenen Angaben jedoch keine Prompts oder Bilder zu Analysezwecken
Einschränkungen gegenüber Leonardo AILokal ist sie einfacher, aber Galerie, Arbeitsfläche, Modellverwaltung und Zusammenarbeit sind deutlich weniger ausgereift als der gehostete Arbeitsbereich von Leonardo.
EinrichtungWindows kann SmartScreen anzeigen, macOS/Linux nutzen einen Terminal-Launcher, und der erste Download von Laufzeitumgebung und Modell kann mehrere Dutzend Gigabyte umfassen
Angaben geprüft am 2026-08-10
Aktualisiert am 2026-08-10 · keine bezahlten Einträge
| Werkzeug | Lizenz | Einrichtung | Plattformen | Sterne | Aktivität |
|---|---|---|---|---|---|
| ComfyUI | GPL-3.0 | Installation mit einem Klick | web, macos, windows, linux, self-hosted | 124.207 | 2026-08 |
| InvokeAI | Apache-2.0 | Installation mit einem Klick | web, macos, windows, linux, self-hosted | 27.776 | 2026-08 |
| SwarmUI | MIT | Installation mit einem Klick | web, macos, windows, linux, self-hosted | 4.423 | 2026-08 |
| NodeTool | AGPL-3.0 | Installation mit einem Klick | web, macos, windows, linux, self-hosted, cli | 450 | 2026-08 |
| Draw Things | GPL-3.0 | Installation mit einem Klick | macos, ios | — | — |
| Easy Diffusion | Kostenlos, nicht quelloffen | Installation mit einem Klick | web, macos, windows, linux, self-hosted | — | — |
Leute bezahlen weiterhin für Leonardo AI, weil der Produktwert im Modell und der Rechenflotte liegt, nicht im Prompt-Feld drumherum. Die laufenden Kosten decken GPU-Beschaffung, Modelllizenzen, Sicherheitsfilter, Warteschlangen, Speicher und den schnellen Austausch von Modellen ab, nicht nur die sichtbare Oberfläche. Wenn dir diese Punkte nicht wichtig sind, könnten die Optionen oben 144 $ pro Jahr sparen.
Gibt es eine kostenlose Alternative zu Leonardo AI?
Ja: ComfyUI, InvokeAI, SwarmUI. Diese Seite zeigt 6 kostenlose oder quelloffene Optionen. Prüfe die Einschränkungen jeder Option.
Sollte ich meine eigene Version von Leonardo AI bauen?
Unsere Einschätzung: Abo lohnt sich. Ein kleiner Ersatz als Trostpflaster lässt sich bauen, aber der entscheidende Wert des kostenpflichtigen Produkts liegt außerhalb dessen, was du allein nachbauen kannst. Bei Leonardo AI heißt das: lokale oder API-gestützte Workflows zur Bilderzeugung organisieren und Parameter aufbewahren. Die harte Grenze bilden proprietäre Modelle, gehostete gpu-Kapazität, Trainingswerkzeuge und das Asset-Ökosystem sowie Spitzenmodelle, Rechenleistung und Daten. Den vollständigen Prompt findest du auf der Seite von Leonardo AI bei Vibe Radar.
