Open Source no Lugar das Assinaturas: o Teste Honesto
5 repositórios open source que trocam HeyGen, Runway, ElevenLabs e Wispr Flow: licença, o que exigem da máquina e como instalar com o Claude Code.
O que é
Open Source no Lugar das Assinaturas: o Teste Honesto
Muita gente paga todo mês por avatar, vídeo, voz, imagem e ditado. Existem repositórios abertos que fazem parte desse trabalho: Duix.Avatar, Wan 2.1, VoiceStudio, ComfyUI com Z-Image e Handy. Esta página junta os cinco links, a licença de cada um, o que pedem da sua máquina e os prompts para o Claude Code instalar.
O objetivo é ser honesto. Alguns exigem placa NVIDIA e dezenas de GB de disco, e um deles (o Duix.Avatar) tem licença própria com limite de uso. O que ainda não foi testado está marcado como "não testado" na tabela, e não prometemos qualidade igual à dos serviços pagos.
Se você não tem placa de vídeo, comece pelo Handy e pelo VoiceStudio. Eles rodam em CPU.
Cinco trocas, uma tabela
Assinatura, alternativa, requisito de máquina, licença e se foi testado. Tudo lado a lado.
Máquina primeiro
Um prompt de diagnóstico diz o que o seu computador aguenta antes de você baixar dezenas de GB.
Licença sem pegadinha
MIT, Apache-2.0, GPL, AGPL e a licença própria da Duix explicadas em linguagem direta.
Prompts de instalação
Pedidos prontos para o Claude Code instalar ferramenta por ferramenta, pedindo confirmação antes de baixar modelos.
Nível: intermediário · Tempo estimado: ~15 min de leitura, mais a instalação de cada ferramenta (de 5 min a várias horas, conforme a máquina)
Grátis não quer dizer "roda em qualquer computador". Algumas dessas ferramentas exigem placa de vídeo NVIDIA e dezenas de GB de disco. Na tabela abaixo, o que ainda não passou por um teste nosso aparece como "não testado". Qualidade e velocidade igual à dos serviços pagos não está garantida: dependem da sua máquina.
Pré-requisitos
- Claude Code funcionando e um terminal
- Git instalado. Conforme a ferramenta: Python 3.10 ou mais novo, Docker e Node
- Espaço em disco: o Duix.Avatar pede mais de 100 GB livres no disco C; modelos de imagem e vídeo ocupam dezenas de GB
- Placa de vídeo NVIDIA para o Duix.Avatar e para o Wan 2.1. O VoiceStudio e o Handy rodam em CPU; o ComfyUI roda em Mac com Apple Silicon
- Custo: as ferramentas não cobram mensalidade, mas custam máquina, energia e tempo. Verifique a licença de cada uma antes de usar comercialmente
Conceitos-chave
- 01
Repositório x aplicativo
Repositório é onde o código vive (GitHub). Alguns têm instalador pronto (o Handy), outros exigem comandos no terminal (o Wan 2.1).
- 02
Modelo x interface
O Z-Image-Turbo é o modelo que gera a imagem. O ComfyUI é a interface em que você roda esse modelo. Um não funciona sem o outro.
- 03
Licença
MIT e Apache-2.0 são liberais. GPL e AGPL exigem compartilhar o código de versões modificadas. A licença do Duix.Avatar é própria e limita o uso. Modelos têm licença própria, separada da do programa.
- 04
Local e offline
Rodar na sua máquina evita mensalidade e mantém seus arquivos com você. Em troca, você assume o custo de hardware, instalação e atualização.
A troca, em uma tabela
Cada linha é uma assinatura, a alternativa open source, o que ela pede da máquina e a licença. A coluna "Testado por nós" é honesta: nenhuma dessas instalações foi verificada por este tutorial ainda. Dados de requisito e licença vêm dos repositórios oficiais, conferidos em 01/10/2026.
| Assinatura | Alternativa | Requisito de máquina | Licença | Testado por nós |
|---|---|---|---|---|
| HeyGen (avatar falante) | Duix.Avatar | Windows 10 ou Ubuntu 22.04, placa NVIDIA obrigatória; recomendado 32 GB de RAM e RTX 4070; download de cerca de 70 GB. Sem suporte a macOS no README | Licença própria da Duix: uso livre até 1.000 usuários ativos por mês; acima disso exige licença comercial. Leia o LICENSE do repositório | não testado |
| Runway (parte: vídeo por texto) | Wan 2.1 | Placa NVIDIA; o menor modelo (1.3B) pede 8,19 GB de VRAM segundo o README. Mac/Apple Silicon: sem suporte documentado | Apache-2.0 | não testado |
| ElevenLabs (voz) | VoiceStudio (antigo OmniVoice Studio) | macOS com Apple Silicon, Windows, Linux ou Docker. Sem GPU roda em CPU, mais lento. Mac Intel não é suportado | AGPL-3.0; os modelos têm licenças próprias | não testado |
| Créditos de imagem | ComfyUI + Z-Image-Turbo | ComfyUI: Windows, macOS (inclusive Apple Silicon) e Linux. Z-Image-Turbo: cabe em 16 GB de VRAM segundo o card do modelo. Z-Image em Mac: não verificado | ComfyUI: GPL-3.0. Z-Image-Turbo: Apache-2.0 | não testado |
| Wispr Flow (ditado) | Handy | Windows, macOS e Linux; roda em CPU, offline | MIT | não testado |
Sem placa de vídeo? Comece pelo Handy e pelo VoiceStudio. Os outros três são os que mais cobram hardware.
Passo a passo
- 01
Passo 1 — Descobrir o que a sua máquina aguenta
Antes de baixar qualquer coisa, peça ao Claude Code para inspecionar o computador. Use o prompt de diagnóstico mais abaixo. Ele classifica cada ferramenta como "roda", "roda devagar" ou "não roda".
- 02
Passo 2 — Handy (ditado offline, qualquer máquina)
No macOS, use o Homebrew (cask mantido pela comunidade) ou baixe o .dmg nas Releases. No Windows, use o winget (também mantido pela comunidade) ou o instalador. No Ubuntu ou Debian, instale o .deb baixado. Depois abra o app, dê as permissões de microfone e acessibilidade, escolha um modelo (Whisper ou Parakeet V3), segure o atalho padrão (Cmd+Shift+D no Mac, Ctrl+Shift+D nos outros) e fale num campo de texto.
# macOS brew install --cask handy # Windows winget install cjpais.Handy # Ubuntu / Debian (arquivo baixado em github.com/cjpais/Handy/releases) sudo apt install ./Handy_*.deb - 03
Passo 3 — VoiceStudio (voz)
No macOS ou Linux, o README oferece instalação em um comando. Leia o script antes de rodar (a documentação dele fica em docs/install/script.md no repositório). Outra opção é pedir ao Claude Code para instalar usando o prompt oficial do README, mais abaixo. Teste: abra a aba de clonagem de voz, escolha uma voz, digite um texto e gere. O app avisa tamanho e licença do modelo antes de baixar. Clone apenas vozes de quem autorizou.
curl -fsSL https://voicestudio.sh/install | sh - 04
Passo 4 — ComfyUI + Z-Image-Turbo (imagem)
No Windows ou macOS, o caminho mais simples é o aplicativo Desktop. Depois abra o template Z-Image-Turbo seguindo o guia oficial da ComfyUI, que baixa os pesos do Hugging Face (Apache-2.0). O repositório completo do modelo no Hugging Face soma cerca de 33 GB; o tamanho exato do template do ComfyUI não foi verificado, então confirme o tamanho antes de baixar. No Mac, use o caminho "Apple Mac silicon" do README do ComfyUI. Z-Image em Mac não foi verificado.
https://www.comfy.org/download https://docs.comfy.org/tutorials/image/z-image/z-image-turbo - 05
Passo 5 — Wan 2.1 (vídeo), só com NVIDIA
Comandos do Quickstart oficial, para o menor modelo (T2V-1.3B, 480p). Se a memória da placa acabar (erro de out of memory), as flags --offload_model True e --t5_cpu já ajudam. O vídeo de 5 segundos em 480p leva cerca de 4 minutos numa RTX 4090, segundo o README. Em placas menores, o tempo é maior e não foi medido por nós.
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.1.git cd Wan2.1 pip install -r requirements.txt # exige torch >= 2.4.0 pip install "huggingface_hub[cli]" huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B --local-dir ./Wan2.1-T2V-1.3B python generate.py --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --offload_model True --t5_cpu --sample_shift 8 --sample_guide_scale 6 --prompt "Um gato astronauta caminhando na Lua, luz cinematográfica" - 06
Passo 6 — Duix.Avatar (avatar), só Windows ou Ubuntu com NVIDIA
Instale o driver NVIDIA, o WSL e o Docker Desktop (Windows) e, na pasta deploy/ do repositório, suba os containers. A versão "lite" tem outro arquivo compose. Reserve cerca de 70 GB de download (~30 min segundo o README). Depois instale o cliente (.exe no Windows, .AppImage no Ubuntu) nas Releases. No Ubuntu, o README pede também o NVIDIA Container Toolkit e o arquivo docker-compose-linux.yml. No Mac não há suporte.
# dentro da pasta deploy/ do repositório docker-compose up -d # versão lite docker-compose -f docker-compose-lite.yml up -d # Ubuntu docker-compose -f docker-compose-linux.yml up -d - 07
Passo 7 — Ler a licença antes de usar em algo que gera dinheiro
Abra o LICENSE de cada repositório. No Duix.Avatar, o limite é de 1.000 usuários ativos por mês, e o uso exige o selo "Built with DUIX.COM" ao distribuir um produto que o utilize. Para AGPL e GPL, a obrigação de compartilhar o código vale para versões modificadas oferecidas como serviço. Quando houver dúvida, consulte um advogado.
- 08
Passo 8 — Anotar máquina e tempo
Anote o computador, a placa, a RAM e quanto cada teste levou. Sem esse registro, você não sabe se vale a pena trocar a assinatura. Tempos de outras máquinas não valem para a sua.
Prompts prontos
O primeiro é o pedido para o Claude Code instalar o que a sua máquina aguenta. Os seguintes instalam ferramenta por ferramenta. Copie e cole no Claude Code.
Prompt: instalar o que a minha máquina aguenta
Inspecione este computador (sistema operacional, CPU, GPU e VRAM, RAM, espaço livre em disco, Docker, Git, Python, Node e pipx). Depois, para cada um destes cinco projetos, diga se roda, roda devagar ou não roda aqui, usando os requisitos dos READMEs oficiais: Duix.Avatar (github.com/duixcom/Duix-Avatar), Wan 2.1 (github.com/Wan-Video/Wan2.1), VoiceStudio (github.com/debpalash/VoiceStudio), ComfyUI com Z-Image-Turbo (github.com/Comfy-Org/ComfyUI) e Handy (github.com/cjpais/Handy). Me mostre a lista e espere eu confirmar. Só então instale, um por vez, pelo método oficial de cada README, nessa ordem: Handy, VoiceStudio, ComfyUI. Antes de baixar qualquer modelo, me diga o tamanho em GB e a licença. Não instale o que for classificado como não roda. No fim, resuma o que foi instalado, o que falhou e quanto tempo cada item levou.
Prompt: diagnosticar a máquina (sem instalar nada)
Inspecione este computador e me diga o que ele aguenta rodar localmente: sistema operacional e versão, arquitetura da CPU (Intel ou Apple Silicon), modelo da GPU e VRAM (NVIDIA?), RAM, espaço livre em disco, e se Docker, Git, Python (versão), Node e pipx estão instalados. Com base nisso, classifique estes 5 projetos como "roda", "roda devagar" ou "não roda": Duix.Avatar, Wan 2.1, VoiceStudio, ComfyUI com Z-Image-Turbo e Handy. Explique o porquê usando os requisitos oficiais de cada README. Não instale nada ainda.
Prompt: instalar o VoiceStudio (texto oficial do README, em inglês)
Install the VoiceStudio Electron app on this device and verify it works, following the guide at https://github.com/debpalash/VoiceStudio/blob/main/docs/install/agent.md — answer me in Portuguese and ask before downloading any model, telling me its size and license.
Prompt: instalar ComfyUI + Z-Image-Turbo
Instale o ComfyUI neste computador seguindo o README oficial em github.com/Comfy-Org/ComfyUI (se for Mac com Apple Silicon, use o caminho "Apple Mac silicon"; se for Windows ou macOS, prefira o Desktop app de comfy.org/download). Depois siga o guia https://docs.comfy.org/tutorials/image/z-image/z-image-turbo para baixar o Z-Image-Turbo (Apache-2.0) e gerar uma imagem de teste. Antes de baixar pesos, me diga o tamanho em GB e peça minha confirmação. Ao final, me diga quanto tempo levou a primeira imagem e a segunda, e em que dispositivo (CUDA, MPS ou CPU) rodou.
Prompt: instalar o Handy
Instale o Handy (github.com/cjpais/Handy) neste computador usando o método oficial para o meu sistema (macOS: cask do Homebrew handy ou o .dmg das Releases; Windows: winget cjpais.Handy; Ubuntu ou Debian: sudo apt install ./Handy_*.deb). Explique quais permissões o sistema vai pedir e qual é o atalho padrão. Depois me guie num teste de ditado offline.
Prompt: rodar o Wan 2.1 (só com GPU NVIDIA)
Verifique com nvidia-smi se tenho GPU NVIDIA e quanta VRAM. Se tiver pelo menos 8 GB, siga o Quickstart do README de github.com/Wan-Video/Wan2.1 para instalar as dependências, baixar o modelo Wan2.1-T2V-1.3B e gerar um vídeo de teste de 5 segundos em 480p usando --offload_model True e --t5_cpu. Se der erro de memória, me diga e sugira o próximo ajuste sem trocar de modelo. Registre o tempo total de geração.
Configuração mínima de máquina
Resumo do que cada README pede. Confira o repositório no dia em que for instalar, porque os requisitos mudam.
| Ferramenta | Sistema | Placa de vídeo | Disco e outros |
|---|---|---|---|
| Handy | Windows, macOS (13 ou mais novo no cask), Linux | Não precisa | Microfone; permissões de acessibilidade |
| VoiceStudio | macOS Apple Silicon, Windows, Linux, Docker (Mac Intel não) | Opcional (NVIDIA acelera); sem GPU roda em CPU | Cerca de 5 GB para o PyTorch em CPU, mais os modelos |
| ComfyUI + Z-Image-Turbo | Windows, macOS (Apple Silicon incluído), Linux | Z-Image-Turbo: cabe em 16 GB de VRAM segundo o card do modelo | Dezenas de GB para pesos; Mac exige PyTorch nightly |
| Wan 2.1 (1.3B) | Linux ou Windows com Python e torch 2.4 ou mais novo | NVIDIA, 8,19 GB de VRAM no mínimo segundo o README | Pesos do modelo; Mac não documentado |
| Duix.Avatar | Windows 10 (19042.1526 ou mais novo) ou Ubuntu 22.04 | NVIDIA obrigatória | C: 100 GB livres, D: 30 GB; recomendado 32 GB de RAM; download de cerca de 70 GB |
Erros comuns
- Duix.Avatar não sobe ou o disco enche → Docker sem WSL, ou o disco C com menos de 100 GB → mova a pasta de imagens do Docker (o README explica) ou use a versão lite; sem NVIDIA e sem driver ele não roda.
- Wan 2.1 com CUDA out of memory → a placa não tem VRAM livre → use --offload_model True --t5_cpu e o modelo 1.3B em vez do 14B; confirme torch 2.4 ou mais novo.
- VoiceStudio com "Can't reach the local backend" em máquina com 16 GB de RAM → muitos apps abertos → feche programas ou descarregue o modelo; em Mac Intel o backend não roda.
- Primeira geração do VoiceStudio sempre mais lenta → o app carrega os pesos → espere e teste de novo antes de concluir que está travado.
- ComfyUI no Mac não gera → falta PyTorch nightly ou modelo na pasta errada → siga o caminho "Apple Mac silicon" do README e coloque os arquivos nas pastas indicadas pelo template.
- Handy não reconhece o atalho com fn ou Globe → esses atalhos só funcionam em teclado Apple → troque para outro atalho nas configurações.
- Qualidade do ditado cai com fone Bluetooth → o microfone do headset reduz a qualidade → use o microfone embutido.
- Uso comercial sem ler a licença → AGPL, GPL e a licença da Duix têm condições → leia o LICENSE antes de vender serviço com a ferramenta.
Checklist final
- Rodei o prompt de diagnóstico e sei o que a minha máquina aguenta
- Li a licença de cada ferramenta antes de qualquer uso comercial
- O Handy dita texto offline num campo qualquer
- O VoiceStudio gerou um clipe de voz com uma voz autorizada
- O ComfyUI abriu e gerou uma imagem com o Z-Image-Turbo (se tenho GPU compatível ou Apple Silicon)
- Só com NVIDIA: o Wan 2.1 gerou um clipe de teste
- Só com Windows ou Ubuntu e NVIDIA: os containers do Duix.Avatar subiram
- Anotei máquina e tempo de cada teste, e só cloné voz e rosto de quem autorizou
Próximos passos
- Vídeo local com outra ferramenta (LTX-Video): /open-source/apps/para-de-pagar-por-ai-video-gratis-e-ilimitado
- Vídeos cinematográficos grátis com IA: /open-source/apps/videos-cinematograficos-gratis-com-ai
- Voz com serviço pago, para comparar com o VoiceStudio: /open-source/integracoes/voiceover-automatico-pt-br-com-claude-elevenlabs
- Docs do ComfyUI com Z-Image-Turbo: https://docs.comfy.org/tutorials/image/z-image/z-image-turbo
- Site oficial do Handy: https://handy.computer
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Pronto para colocar Open Source no Lugar das Assinaturas: o Teste Honesto para rodar?
Ver o Handy no GitHub (o mais leve dos cinco)Próximo passo
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