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经过不可思议的漫长6个月开发，leaf²的所有核心功能终于成型。最开始只是厌烦了在多个SVC项目之间来回切换，每次都要手动填写重复的命令行参数，于是想实现一个开源的、统一的SVC平台，还得轻量。后来我意识到，大多数UI本质上是为用户代劳——构建命令、执行命令。那为什么不更进一步，做一个能够管理、执行终端命令的通用框架——这就是leaf-flow。
Github: Stareven233/leaf-flow
演示: bilibili - leaf² | AI翻唱遇上"声明式": Gradio/ComfyUI之外的轻量选择
下载: github release
下载2: 百度网盘
亮点
为机器学习项目提供图形界面通常 Gradio 与 ComfyUI 是主流选择，但各有局限：
- Gradio：开发快但启动慢，不灵活，依赖 Python
- ComfyUI：很灵活但略显复杂，学习成本高，依赖 Python
leaf² 提供一个更好的平衡：
- ⚡ 轻量快速，1秒启动
- 🎨 简洁直观的表单交互
- ✨ 多模块统一管理
- 🔧 复用模块，简单工作流
核心概念
- 模块 (Module): 最小可执行单元，对应一个任务，包含一条或多条命令
- 项目 (Project): 模块的集合，一次选定一个模块执行
- 分支 (Branch): 模块的另一种集合，一次串行执行多个模块
- 流 (Flow): 分支的集合，一次选定一条分支执行
- 蓝图 (Bud): leaf²可解析的yaml文件，组织上述项目(leaf)/流(sprig)，渲染对应UI
- 调度器 (Scheduler): 管理任务队列，保证命令串行执行
leaf²的整个流程可以总结为：
yaml —> ui —> commands
即 yaml编写蓝图（bud） —> leaf²据此渲染ui —> 用户调节参数 —> leaf²生成并执行命令
设计理念
leaf²选择只依赖命令行参数进行项目整合，而尽量不修改代码，这种解耦设计使它能十分容易且迅速地集成各种不同的项目/程序。
目前推入的命令在leaf²中组织为队列，并按顺序取出，一次执行一条。这是考虑到通常机器/深度学习项目中对GPU的使用通常独占，依次执行的设计也更容易管理，不过后续可能会增加异步队列允许程序脱离leaf²执行。
局限性
leaf²追求轻量快速，从存储占用（本体仅16MB）、使用方式（绿色无依赖）、启动速度（秒开）、兼容性（理论跨平台），并尽可能做得易用。但仍有一些不足：
- 实现动态UI的“数据绑定“略复杂（ui无法绑定事件）
- 暂不支持拖动上传（避免临时文件写入）
- 流（flow）不允许comfyui那般多分支（简化mmap实现）
- 暂不支持图片、音频、视频的简单编辑、显示、试听
速览
基于 0.9.4 版本
最小例子
下面是一段最小的合法 leaf bud
name: 最小示例
modules:- key: introtemplate: 'echo "你好: #{name}"'arguments:- key: namename: 姓名value: Leaf²
leaf²会将其渲染为如下页面，有一个文本输入框，默认值为 "Leaf²"。点击右下角预览按钮会渲染出当前命令，点击执行按钮命令 echo "你好: Leaf²" 将被送到终端执行
蓝图卡片
leaf²启动后默认启动打开首页，将展示 bud/ 目录下的所有蓝图。卡片展示名称、简介（支持精简markdown）、模块tab（可点击）
执行历史
页面右上角提供执行历史列表，显示执行的模块、参数，点击后自动跳转填充。目前队列默认容量20，每个模块各自独立。
任务队列
右上角任务详情按钮可以看到正在执行的命令输出与任务队列，支持对正在执行与等待的任务进行撤销
Flow & 临时文件
flow支持连续执行多个模块（任务），对应的命令同样按顺序串行执行。输入输出支持临时文件（mmap方式），使数据在模块间更迅速地流动。
post
目前的agent热潮似乎很多事情都可以让ai代劳，但总归是需要用户清晰描述意图。虽然在26年中的今天，一个完全不含ai的产品似乎有些与时代脱节，但leaf²希望提供的是一个简单的UI，在脑机接口普及之前，允许动用小手点一点来得到实在的结果。