Iterlay：把图像创作从一次生成一张图

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Iterlay 把图像创作从一次生成一张图，改成在一张大画布上慢慢磨：参考图、提示文本、试验版本、成片和视频方向都留在同一个画面里，随时回看、随时比较，不用在几个工具之间来回搬文件。

项目	Iterlay
定位	基于 Electron 的 AI 创意工作台
核心形态	无限画布，参考资料、生成结果、版本与成片同屏管理
覆盖环节	参考整理、图像生成、细节优化、静态图延展为视频
技术栈	TypeScript，Electron 桌面应用
模型来源	应用内配置的模型，具体提供商以仓库 README 为准
自动化入口	CLI 与 Agent workflow 示例（据源稿介绍）
许可证	MIT

图像创作放在无限画布上怎么用

画布是这个工具的全部工作方式。理解了画布，就理解了它和单次生成工具的区别。

并置比较：把参考图、不同提示词跑出来的结果并排放在一起，方向差异一眼可见，不用靠记忆对比先后生成的几张图。
版本留痕：实验过程、中间版本和最终素材都留在同一个工作区，改到一半想回头，不用翻聊天记录或下载文件夹找旧图。
从图到视频：静态图像确定方向后，可以继续在这个流程里发展为视频素材，图像和视频共用同一套参考与版本上下文。
提示与素材同屏：提示文本、参考资料和生成结果放在同一视觉空间，复盘时能同时看到当时用了什么提示、参照了什么图、得到了什么结果。

版本选择：三种入口按需求取

Iterlay 没有在源稿摘要里给出传统意义上的版本号对照，这里说的版本选择，是挑你用哪种入口进入它。三种入口面向的人完全不同，选错会觉得工具难用。

入口	适合谁	用前先确认什么
Electron 桌面应用	日常做视觉探索的设计师和开发者	发布页里的系统要求与安装包说明
CLI 示例	想把生成步骤接进自己脚本流程的开发者	具体命令与参数以仓库 README 为准
Agent workflow 示例	想让 Agent 参与创作流程的 AI 工作流使用者	工作流的形态与适用边界是否符合你的流程

推荐：先用桌面应用摸清画布流程，确认无限画布的工作方式适合你，再去评估 CLI 或 Agent workflow 值不值得接进日常流程。反过来，先啃自动化入口再回头理解画布，容易本末倒置。

安装步骤

打开文末的 GitHub 仓库，先核对发布页里的系统要求与安装包说明，源稿摘要没有明确操作系统范围，这一步不能跳过。
按发布页说明安装 Electron 桌面应用，装完先打开一次，确认应用能正常启动。
在应用内配置可用的 AI 模型，生成流程依赖这个配置，没有配好模型是跑不出结果的。
新建一块画布，先放参考图、写好提示文本，再做第一次生成，养成参考区、试验区、成片区分开放的习惯。
对满意的静态图做细节调整，需要视频时再把它延展为视频素材，全程留在同一块画布里管理版本。

必改设置：装完先对齐这 5 处

模型配置：先确认模型已经配好且能出结果，再谈创作流程，模型没通之前的一切体验判断都不作数。
画布分区习惯：固定参考区、试验区、成片区的位置，画布一乱，无限大反而变成找不到东西。
版本命名：每次有方向变化就留一个版本并写清改了什么，靠时间排序找版本，画布用久了一定会乱。
成片独立备份：重要的参考资料和生成资产不要只存在工作区里，另存一份独立备份，升级或换机时才有退路。
升级前核对兼容：升级前先通过 README 或源码确认工作区数据、版本记录和导出内容的兼容性，再动手升级。

注意事项

生成依赖应用内已配置的模型，源稿摘要没有证明它可以完全离线运行，离线需求必须先核实再立项。
支持的模型提供商、接口协议和凭据管理方式没有在摘要里列全，模型兼容性要结合 README 或源码确认，不能默认它支持你现有的模型。
多人协作、权限控制或服务端共享能力在源稿里没有说明，不能把它当成团队协作平台来规划。
数据存储、导出格式和长期兼容策略同样需要结合 README 或源码确认，重要项目不要只押在一个工作区里。
项目的维护状态不能只看仓库统计信息判断，接进生产流程前先看最近的更新与 issue 处理情况。

适用人群与取舍

适合的人是需要在同一视觉空间里整理参考资料、尝试图像与视频生成、并持续管理创意版本的开发者、设计师和 AI 工作流使用者。取舍同样要说清：它给的是连续的创作流程，不是标准化的服务端接口；如果你只需要一个单一生成接口、纯命令行处理，或者明确要团队协作、服务端 API、离线运行、清晰的数据迁移方案，源稿摘要尚不足以证明它满足这些，选型时要先验证，验证不过就换工具，不要硬套。