6 alternatives à Leonardo AI
Comparez les solutions gratuites et ouvertes avant de créer la vôtre. Consultez la licence, l’installation et les limites de chaque option.
Le moteur local de workflows de référence, avec graphes sauvegardés, files d'attente et tous les réglages que Leonardo masque.
LicenceGPL-3.0
PlateformesSur votre machine ou dans le cloud
InstallationProgramme d’installation pour ordinateur Windows ou macOS, archive portable Windows, ou installation manuelle avec Python sous Windows, macOS ou Linux
ModèlesModèles locaux et téléchargeables d’image, de vidéo, d’audio, de 3D et de texte, dont Stable Diffusion/SDXL/SD3.5, FLUX, Wan, LTX-Video, HunyuanVideo, CogVideoX et Mochi ; des nœuds API facultatifs se connectent à des fournisseurs hébergés
DonnéesLes modèles, les entrées, les sorties et le JSON des workflows sont conservés dans l’arborescence locale de données de ComfyUI ; les médias générés peuvent intégrer des métadonnées de workflow et de graine aléatoire, tandis que les nœuds API transmettent les entrées sélectionnées à leur fournisseur
Limites par rapport à Leonardo AIIl permet un contrôle plus poussé des paramètres, mais n'offre ni bibliothèque de ressources hébergée à la Leonardo, ni espace d'équipe, ni parcours soigné d'entraînement de modèles, ni capacité cloud instantanée.
ConfigurationUn GPU compatible, suffisamment de VRAM et d’espace disque pour des modèles de plusieurs gigaoctets, et le choix d’un modèle/workflow fonctionnel sont nécessaires avant d’obtenir des résultats utiles
Informations vérifiées le 2026-08-10
Tableaux organisés, métadonnées riches, masques et workflows réutilisables pour les modèles d'image locaux et accessibles via API.
LicenceApache-2.0
PlateformesSur votre machine ou dans le cloud
InstallationInstallez via le lanceur d’Invoke sur Windows, macOS ou Linux, ou déployez la configuration Docker documentée
ModèlesModèles locaux, dont Stable Diffusion, SDXL, SD3.5, FLUX, CogView, Z-Image, Krea, Anima, Qwen Image, Ideogram et des modèles de segmentation ; certains modèles hébergés tels que GPT Image, Gemini/Nano Banana et Wan utilisent des identifiants d’API
DonnéesLes modèles, les images, les tableaux, l’état du canevas, les prompts, les métadonnées et une base de données SQLite sont conservés dans le répertoire local de données d’Invoke ; les nœuds s’appuyant sur une API n’envoient à leur fournisseur que le prompt et le contexte d’image sélectionnés
Limites par rapport à Leonardo AISes tableaux et workflows sont excellents, mais la collaboration d'équipe, le partage de ressources hébergé et l'infrastructure clé en main d'entraînement et de génération de Leonardo ne sont pas inclus.
ConfigurationLe lanceur est simple à utiliser, mais vous avez toujours besoin d’un GPU compatible, de télécharger un modèle volumineux et, parfois, de vous connecter pour accéder à un modèle à accès restreint ou de fournir une clé API de fournisseur
Informations vérifiées le 2026-08-10
Un onglet Generate épuré, un historique, des grilles et le graphe complet du workflow ; les paramètres sont conservés à chaque nouvelle exécution.
LicenceMIT
PlateformesSur votre serveur
InstallationExécutez le script d’installation pour Windows, le script de lancement pour Linux, ou installez les prérequis .NET/Python/Homebrew et exécutez launch-macos.sh sur macOS ; Docker est facultatif
ModèlesUtilise ComfyUI comme backend principal pour Stable Diffusion, SDXL, FLUX, Wan, LTX, MiniMax, ACE-Step et d’autres workflows d’image, de vidéo et d’audio ; un backend compatible avec Automatic1111 est facultatif
DonnéesLa configuration, les utilisateurs, les modèles, les workflows, les médias générés et l’historique sont stockés dans l’installation locale de SwarmUI et dans les répertoires configurés pour les modèles et les fichiers de sortie
Limites par rapport à Leonardo AIIl enregistre les réglages et l'historique, mais l'organisation des ressources et la collaboration sont moins développées que dans l'espace cloud de Leonardo.
ConfigurationLe backend et les modèles doivent encore être téléchargés, et les installations sur d’autres systèmes que Windows nécessitent des prérequis en ligne de commande tels que .NET, Python et Git
Informations vérifiées le 2026-08-10
Une application native de workflows pour les modèles d'image locaux et BYOK, avec projets et résultats conservés sur votre machine.
LicenceAGPL-3.0
PlateformesSur votre machine ou dans le cloud
InstallationInstallez le .dmg pour macOS, le .exe signé pour Windows ou l’AppImage pour Linux ; Docker Compose est disponible pour l’auto-hébergement
ModèlesOllama, llama.cpp/GGUF, MLX, Nunchaku, Hugging Face et modèles de diffusion ou de médias en local, ainsi que des fournisseurs BYOK tels qu’OpenAI, Anthropic, Gemini, FAL, Replicate, KIE, ElevenLabs et Hugging Face
DonnéesLes workflows, les projets, les ressources, les fichiers, les paramètres des fournisseurs et les index vectoriels sont conservés localement en YAML, dans SQLite/SQLite-vec et dans le stockage de l’application ; le stockage facultatif S3 ou Supabase est pris en charge, et les nœuds cloud transmettent les données qu’ils reçoivent en entrée
Limites par rapport à Leonardo AIElle conserve les workflows et résultats locaux, mais l'utilisateur fournit la puissance de calcul et les fournisseurs, sans bénéficier d'un catalogue de ressources partagé à la Leonardo ni d'un entraînement géré.
ConfigurationAucun modèle ni fournisseur exploitable n’est fourni : l’utilisateur doit ajouter une clé API ou télécharger un modèle local de plusieurs gigaoctets, et certains backends locaux ajoutent un volumineux environnement Python/Conda
Informations vérifiées le 2026-08-10
Modèles locaux, historiques, canevas et réglages conservés sur du matériel Apple ; aucune bibliothèque de ressources d'équipe.
LicenceGPL-3.0
PlateformesSur votre machine ou dans le cloud
InstallationInstallez l’application signée depuis l’App Store d’Apple sur macOS, iPhone ou iPad
ModèlesExécute en local les modèles Stable Diffusion, SDXL, FLUX et vidéo pris en charge, y compris les checkpoints et les LoRAs importés ; le calcul dans le cloud, facultatif, permet de déporter la génération
DonnéesLes projets, les modèles, l’historique et les médias générés sont stockés dans le bac à sable de l’application ; sur macOS, les fichiers des modèles se trouvent dans le conteneur de l’application, tandis que le recours au cloud envoie les prompts et les médias pour traitement
Limites par rapport à Leonardo AIIl conserve les modèles et l'historique localement, mais ne dispose ni de la bibliothèque partagée d'équipe de Leonardo, ni de l'accès par navigateur, ni de l'entraînement et du calcul gérés.
ConfigurationDu matériel Apple est nécessaire, et le premier téléchargement de modèle est volumineux ; les appareils plus anciens peuvent être lents ou limités en mémoire
Informations vérifiées le 2026-08-10
Une file d'attente locale plus simple, avec modèles personnalisés et réglages reproductibles ; moins de gadgets de workflow, moins de factures.
LicenceGratuit, code fermé
PlateformesSur votre machine
InstallationExécutez le programme d’installation pour Windows, ou extrayez le paquet Linux/macOS et démarrez-le avec ./start.sh
ModèlesModèles de diffusion locaux, dont les variantes de Stable Diffusion, FLUX, Z-Image, ERNIE, Lumina, Anima et les checkpoints quantifiés ou personnalisés pris en charge
DonnéesLes modèles, les paramètres, les prompts et les images générées restent dans les répertoires locaux d’installation et de sortie ; l’application contacte les hébergeurs de paquets et de modèles pour les dépendances et les téléchargements, mais indique ne pas envoyer de prompts ni d’images à des fins d’analyse
Limites par rapport à Leonardo AIIl est plus simple en local, mais sa galerie, son canevas, sa gestion des modèles et sa collaboration sont nettement moins soignés que dans l'espace hébergé de Leonardo.
ConfigurationWindows peut afficher SmartScreen, macOS/Linux utilisent un lanceur en terminal, et le téléchargement initial de l’environnement d’exécution et du modèle peut représenter quelques dizaines de gigaoctets
Informations vérifiées le 2026-08-10
Mis à jour le 2026-08-10 · aucun référencement payant
| Outil | Licence | Configuration | Plateformes | Étoiles | Activité |
|---|---|---|---|---|---|
| ComfyUI | GPL-3.0 | Installation en un clic | web, macos, windows, linux, self-hosted | 124 207 | 2026-08 |
| InvokeAI | Apache-2.0 | Installation en un clic | web, macos, windows, linux, self-hosted | 27 776 | 2026-08 |
| SwarmUI | MIT | Installation en un clic | web, macos, windows, linux, self-hosted | 4 423 | 2026-08 |
| NodeTool | AGPL-3.0 | Installation en un clic | web, macos, windows, linux, self-hosted, cli | 450 | 2026-08 |
| Draw Things | GPL-3.0 | Installation en un clic | macos, ios | — | — |
| Easy Diffusion | Gratuit, code fermé | Installation en un clic | web, macos, windows, linux, self-hosted | — | — |
Les utilisateurs continuent de payer Leonardo AI parce que la valeur du produit réside dans le modèle et le parc de calcul, pas dans la zone de saisie du prompt qui les entoure. Le coût récurrent couvre l'acquisition de GPU, les licences des modèles, les filtres de sécurité, les files d'attente, le stockage et le remplacement rapide des modèles, au-delà de l'interface visible. Si ces points ne comptent pas pour vous, les options ci-dessus pourraient économiser 144 $US par an.
Existe-t-il une alternative gratuite à Leonardo AI ?
Oui : ComfyUI, InvokeAI, SwarmUI. Cette page présente 6 options gratuites ou open source. Consultez les limites de chacune.
Devrais-je créer ma propre version de Leonardo AI ?
Notre avis : Abonnement conseillé. Une solution de consolation est réalisable, mais la valeur décisive du produit payant dépasse ce qu'une personne seule peut reconstruire. Pour Leonardo AI, il s'agit d'organiser des workflows de génération d'images en local ou via API et de conserver les paramètres. La limite incontournable tient aux modèles propriétaires, à la capacité gpu hébergée, aux outils d'entraînement et à l'écosystème de ressources, ainsi qu'aux modèles de pointe, à la puissance de calcul et aux données. Le prompt complet se trouve sur la page de Leonardo AI sur Vibe Radar.
