소개

TongFlow는 내 컴퓨터에서 직접 실행하는 멀티모달 AIGC 스튜디오입니다. 무한 캔버스 위에 자료를 올리고, 모달리티(텍스트, 이미지, 영상, 오디오, 3D) 사이를 변환하고, 그 결과를 조합해서 크리에이티브 워크플로를 만듭니다.

프로젝트 전체가 GitHub tong-io/tongflow에 AGPL-3.0 라이선스로 공개되어 있습니다. 아직 초기 단계라 기능 범위는 작지만, 상업적인 눈속임은 없습니다.

핵심 아이디어

• 모든 모델은 모달리티 변환입니다. 텍스트-이미지 모델은 text → image, 음성 인식기는 audio → text, 3D 생성기는 image → 3D입니다. TongFlow는 모든 모델을 타입이 지정된 입력과 출력을 갖춘 캔버스 노드로 감쌉니다.
• 모든 모달리티가 동등합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 영상, 문서, URL, 3D 모델이 전부 같은 캔버스 위에 놓입니다.
• 인터페이스는 동사 세 개면 충분합니다. 자료를 추가하고, 모달리티를 변환하고, 결과를 조합합니다. 복잡한 파라미터 패널은 없습니다.

기본이 로컬 우선

• 워크플로와 업로드한 자료는 로컬 SQLite 파일(data/tongflow.db)과 로컬 디스크(data/uploads/)에 저장됩니다.
• TongFlow 계정도, 중앙 CDN도, 텔레메트리도 없습니다.
• AI 추론에는 직접 설정하는 외부 서비스 두 가지만 사용합니다:
  • GPU/CPU 워커용 Modal — 무료 티어(월 $30)만으로도 H100 시간을 넉넉히 쓸 수 있습니다.
  • LLM 제공자 한 곳 — OpenRouter, Gemini, OpenAI, DeepSeek 중에서 선택합니다.

API 키는 내가 직접 준비합니다. 우리는 그 키를 절대 보지 않습니다.

기본으로 들어 있는 것

• 캔버스의 추가 유형 일곱 가지(텍스트, 이미지, 오디오, 영상, 문서, URL, 3D 모델)
• 다섯 가지 모달리티를 아우르는 변환 노드
• 조합 노드(이미지 융합, 립싱크, 음성 복제, 캐릭터 교체, 모션 전이)
• 이름을 명시한 백엔드 모델: Z-Image, FLUX.2 Klein 9B, LTX-2, SeedVR2, Gemma 4, Qwen3, ACE-Step
• 명령 하나로 끝나는 셀프 호스팅

지금 동작하는 기능(과 아직 준비 중인 기능)의 정확한 목록은 README에서 확인하세요 — README가 기준입니다.

이런 것이 아닙니다

• SLA와 동시성 등급을 갖춘 엔터프라이즈 SaaS가 아닙니다. app.tongflow.com의 호스팅 스튜디오(월 $2.99, 무료 체험 제공)는 같은 오픈소스 캔버스를 대신 운영해 주는 서비스입니다.
• 노코드 블랙박스가 아닙니다. 노드를 직접 배치하고, 각 노드가 무슨 일을 하는지 이해한 채로 씁니다.
• “어떤 모델이든 언제든”도 아닙니다. 제공하는 모델의 이름을 명시하고, 의존하는 제공자를 링크로 밝힙니다.

다음 단계

• 시작하기 — 명령 하나로 설치하고, 환경 변수를 설정하고, 첫 워크플로를 실행합니다.
• 인터페이스 개요 — 캔버스, 스마트 아일랜드, 왼쪽 사이드바, 모드 전환.
• 노드 유형 — 추가 / 변환 / 조합 / 헬퍼 노드의 실제 카탈로그.

직접 만든 모델이나 새 노드 유형으로 TongFlow를 확장하려면 저장소의 docs/feature-registry.md와 docs/plugins.md를 참고하세요.