重要なポイント
- 無料・オープンソース。GitHubのLICENSEはAGPL-3.0-onlyで、ローカルAIソフトウェアディレクトリのこのアプリのライセンス表記と一致
- Windows 10/11とLinux（.deb、.rpm、.AppImage）に対応。本レビュー時点でmacOS版はなく、プロジェクトの資料では計画中とされ、公開はされていない
- 既存のローカルバックエンドを検出して接続するフロントエンド — Ollama、llama.cpp、KoboldCpp、LocalAI、LM Studioなどが対象、いずれもなければ独自バンドルの「LU Engine」を使用
- ローカルチャット、プロジェクトフォルダ内でコードを読み取り・編集・実行するコーディングエージェント、画像生成、動画生成、LoRAトレーニング（画像系タスクは自動設定されるComfyUIインストール経由）を1つのインターフェースでカバー
- 動画生成はWan 2.2、LTX-2、HunyuanVideo、FramePackを同じワンクリックのComfyUIセットアップで実行でき、ノードグラフを組む必要はない。LoRAトレーナーは自分のGPU上で画像LoRAを構築する
- スマホ・タブレットからのアクセスはQRコードと6桁のパスコードによるペアリングを使用。デバイスはデフォルトでローカルネットワーク経由で接続し、LAN外アクセス用に暗号化されたCloudflare Tunnelがオプションで利用可能 — 推論は引き続きPC上で行われ、スマホ上では行われない
- 別売りのオプション有料サービス「LU Labs Cloud」が、最大級の画像・動画モデル向けにサブスクリプションまたはクレジットパックでホスト型GPU推論を販売。開発者によれば、期限のないクレジットで運用され、実行開始前に料金を表示し、無料のローカルアプリを使うために必須ではない
- バージョン3.0.2（2026年9月22日にリリースされた3.0.1の当日フォローアップ）。この時点でGitHubスターは約1,750。3.0.1ではModelsにCivitai検索・ダウンロード対応のLoRAsタブ、ローカルの生成・編集モデルとしてのQwen-Image 2.1、会話ごとのサンプリング設定、LinuxでのComfyUIインストールの修正が追加された
- GitHubのPurpleDoubleD名義の個人開発者が制作。Ollamaのターミナルと複数のComfyUIブラウザタブを行き来する不便さがプロジェクトの発端だったと、dev.toの投稿で説明している
📍 一文で説明
Locally Uncensoredは、Windows・Linux向けの無料・オープンソース（AGPL-3.0）デスクトップアプリで、Ollamaやllama.cppなどのバックエンドを通じてローカルでチャット、コーディングエージェント、画像生成、動画生成、LoRAトレーニングを実行でき、QRコードによるスマホ連携と、ホスト型GPU推論向けの有料クラウドオプションを備えています。
💬 簡潔に説明
チャット・コーディング支援・画像生成・動画生成・LoRAトレーニングをそれぞれ別のツールで行う代わりに、Locally Uncensoredは1つのインストーラーで、それら全てを自分のPC上でまとめて管理します。スマホやタブレットは、QRコードをスキャンするだけでそのPC上で動いているモデルにアクセスでき、モデル自体がスマホ上で動くわけではありません。アプリ自体は無料で、自分のハードウェアの代わりにクラウドGPUを使いたい人向けの別料金サービスが存在するだけです。
Locally Uncensoredとは？
Locally Uncensoredは、自分のコンピューター上で動くチャット・コード・画像生成ツールを、それぞれ別のアプリやブラウザタブを用意することなく、1つのインターフェースにまとめるデスクトップアプリケーションです。 GitHubリポジトリによれば、Tauriで構築されており、既存の推論サーバーがすでに動作していることを前提としません — マシン上に既にインストールされているバックエンドを検出するか、何もなければ独自バンドルのエンジン（「LU Engine」）をインストール・管理します。
- 中核機能：自分のマシン上に既にあるローカル推論バックエンド、または独自バンドルのエンジンに接続する、チャット・コード・画像用のデスクトップインターフェース
- 検出・管理対象のバックエンド（GitHubのREADMEより）：Ollama、llama.cpp、KoboldCpp、LocalAI、vLLM、LM Studio、Jan、TabbyAPI、GPT4All、Aphrodite、SGLang、TGI
- 画像生成は独自の画像パイプラインではなく、自動設定されたローカルのComfyUIインストールを通じて実行される
- 開発者：GitHub上でPurpleDoubleDを名乗る個人開発者。プロジェクトの経緯について語ったdev.toの投稿では「David」と自己紹介している
- 正規のリポジトリ：github.com/PurpleDoubleD/locally-uncensored。2026年9月時点で約1,750スター、2026年を通じてほぼ毎週リリースが行われている（本レビュー時点の最新は2026年9月22日のv3.0.1、同日に小規模なv3.0.2が続いた）
- 開発者によれば、v3.0.1で追加されたのは、ModelsのCivitai検索・ダウンロード対応のLoRAsタブ、ローカルの生成・編集モデルとしてのQwen-Image 2.1、会話ごとのサンプリング設定、LinuxでのComfyUIインストールの修正
Locally UncensoredをWindows・Linux向けにダウンロード
Locally UncensoredはWindowsとLinuxで利用可能で、プロジェクトのGitHub Releasesページから直接インストーラーをダウンロードできます。同じインストーラーは、プロジェクトのホームページにあるダウンロードボタンからも直接入手でき、独自にファイルをホストするのではなく現行のGitHubリリースへリンクしています。本レビュー時点でmacOS版はありません。プロジェクトの資料ではmacOS対応は計画中とされ、現時点では未提供です。インストーラー名はバージョンごとに変わるため、常にReleasesページで最新版とファイル名を直接確認してください。
プラットフォーム | ダウンロード |
|---|---|
| Windows 10/11 | .exeインストーラー |
| Linux（Debian/Ubuntu） | .debパッケージ |
| Linux（Fedora/RPM系） | .rpmパッケージ |
| Linux（ポータブル） | .AppImage |
| macOS | 未提供 — プロジェクトでは計画中 |
このアプリ自体には、対応OS以外の固定のハードウェア最小要件はありません。実際の使い勝手は、これを通じてどのモデル・バックエンドを動かすかに完全に依存します。これはOllamaやllama.cppなど他のフロントエンドと同様です。ダウンロード前に、使用するモデルのRAM/VRAM要件を確認してください。
Locally Uncensoredでできること
この機能セットは、チャット・コーディング支援・画像生成という複数のローカルAIタスクを、1つのインストーラーと1つのインターフェースにまとめることに主眼を置いています（プロジェクトのGitHub READMEと公式サイトより）。
- ローカルチャット — 検出・設定されたバックエンド（Ollama、llama.cpp、KoboldCpp、LocalAIなど）が提供するモデルと会話できます。クラウドプロバイダーを明示的に接続するか、リモートアクセスを有効にしない限り、リクエストがマシン外に出ることはありません
- コーディングエージェント — プロジェクトフォルダ内で動作する組み込みエージェントが、コード向けモデルを載せたチャット窓ではなく、コードを読み取り・編集・実行します
- 画像生成 — 自動設定されたローカルのComfyUIインストールがアプリ内から画像生成を処理し、別途ComfyUIをセットアップしてブラウザタブを開く必要はありません
- 動画生成 — 画像と同じワンクリックのComfyUIセットアップでWan 2.2、LTX-2、HunyuanVideo、FramePackを実行でき、ユーザーがノードグラフを組む必要はありません
- LoRAトレーニング — 自分のGPUで動く画像LoRAトレーナーを搭載し、学習済みLoRAを実行するだけでなく、独自のLoRAをトレーニングできます
- モデルは固定ではなく選択制 — アプリ自体は単一の組み込みモデルを提供せず、選択したバックエンド経由で利用可能なモデルに接続します。そのため性能とハードウェア要件は読み込むモデル次第であり、Locally Uncensored自体が決めるものではありません
- バックエンドの検出と管理 — 既存のOllama、llama.cpp、KoboldCpp、LocalAIのインストールを検出して直接利用するか、対応バックエンドがない場合は独自バンドルの「LU Engine」をインストール・管理します
- クラウドプロバイダーへのオプション接続 — プロジェクトの資料によれば、OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Groqなどのクラウドプロバイダーを、ローカル推論へのオプションの追加機能として接続できます
スマホ・タブレットからのアクセス：QRペアリングの仕組み
Locally Uncensoredを一般的なローカルデスクトップチャットアプリと最も明確に区別する機能は、モデル自体をモバイル端末上で動かすことなく、スマホやタブレットからPC上で動くモデルへ組み込みでリモートアクセスできる点です。
- プロジェクト独自のドキュメントによると、ペアリングはデスクトップアプリに表示されたQRコードをスキャンし、スマホやタブレット側で6桁のパスコードを入力することで行われます
- デフォルトでは、ペアリング済みのデバイスはローカルネットワーク（LAN）経由でPCにアクセスします — このモードではトラフィックがローカルネットワークの外に出ることはありません
- LAN外からのリモートアクセスは、ユーザーが明示的に有効化した場合にのみ利用でき、スマホとPCを接続する暗号化されたCloudflare Tunnelを経由します — デフォルトでは無効とされており、自動的に有効になるものではありません
- いずれのモードでもモデル自体はPC上で動き続けます。スマホやタブレットはチャットメッセージの送受信のみを行い、推論をローカルで実行するわけではありません
- プロジェクトの資料によれば、アプリには現在接続・ペアリングされているデバイスの一覧を表示するステータスパネルが含まれています
使用例：Locally Uncensoredの3つの使い方
ここでは、上記で説明した機能をもとにした具体的なワークフローを紹介します。
チャット・コード・画像を3つのアプリではなく1つで済ませる
ターミナルでOllamaを動かし、別のコーディング支援拡張機能を使い、ブラウザタブでComfyUIを開くという構成の代わりに、Locally Uncensoredを一度インストールします。アプリは既存のOllamaインストールを検出（なければ独自エンジンをインストール）してチャットとコード用に使い、画像生成用にComfyUIを自動で設定します — すべて1つのウィンドウ内で完結します。
同じWi-Fi上のスマホからPC上でホストされたモデルとチャットする
デスクトップアプリでペアリング画面を開き、表示されたQRコードをスマホでスキャンして6桁のパスコードを入力します。両方の端末が同じローカルネットワークにある限り、スマホはPC上で動いているモデルとチャットメッセージを送受信できるようになります — 実際の推論処理はPCが行います。
外出先でPC上でホストされたモデルにアクセスする
アプリのリモートアクセス設定でCloudflare Tunnelオプションを有効にします（デフォルトでは無効）。有効化すると、ペアリング済みのスマホやタブレットは、モバイルデータなどローカルネットワークの外から、暗号化されたトンネル経由で同じPC上のモデルにアクセスできます。この間、モデルやその重みがスマホにコピーされることは一切ありません。
ノードグラフを一切触らずに動画を生成する、またはLoRAをトレーニングする
動画またはLoRAトレーニングのタブを開き、モデルを選びます — 動画ならWan 2.2、LTX-2、HunyuanVideo、FramePack、画像LoRAなら組み込みのトレーナーです。それを、画像生成に使うのと同じワンクリックのComfyUIインストールで実行します。手動でのComfyUIノード構築は不要で、トレーニングはクラウドサービスではなく自分のGPU上で行われます。
Locally Uncensoredの料金：無料アプリと有料クラウドオプション
Locally Uncensoredのデスクトップアプリ自体は無料です。 GitHubのLICENSEファイルはAGPL-3.0-onlyで、プロジェクトの資料には、以下で説明する別売りのクラウドオプションを使うかどうかに関わらず、ローカルアプリは「いずれにせよ無料のまま」であると記載されています。
- ローカルのデスクトップアプリのインストールと利用に、サブスクリプション・アカウント・利用制限は一切不要
- 「LU Labs Cloud」という別売りのオプションサービス（lu-labs.aiでホスト）が、自分のハードウェアでは最大級の画像・動画モデルを扱えないユーザー向けに、サブスクリプションプランまたは単発のクレジットパックでホスト型GPU推論を販売
- LU Labs Cloudはクレジット制です。開発者によれば、実行の料金は開始前に表示され、購入したクレジットに期限はありません
- この2つは独立しています：無料のローカルアプリを使うのにLU Labs Cloudへの登録は不要で、LU Labs Cloudを使うのにデスクトップアプリ自体への支払いも不要です。そもそもデスクトップアプリには価格がありません
- 自分で接続したクラウドプロバイダー（OpenAI、Anthropicなど）をアプリ経由で使う場合、そのプロバイダーが直接請求する料金はそのままかかります — Locally Uncensoredが上乗せすることはありません
「Uncensored」という名称について
このアプリ名に含まれる「uncensored」という言葉は、特定のオープンウェイトモデルが持つ具体的で事実に基づく性質を指しており、特定のモデルが何を生成するかについてこのレビューが主張しているものではありません。
- 一部のオープンウェイトモデルは「abliterated」と呼ばれる形式で配布されています。これは、モデルの重みに学習された特定の拒否挙動が、Locally Uncensoredとは無関係に、そのモデルの発行元によって変更または除去されたことを意味します
- Locally Uncensored自体は、いかなるモデルも学習・公開・維持していません — 接続されたバックエンド経由でユーザーが選んで読み込んだモデルを実行するフロントエンドです
- このアプリ自体は、読み込まれたモデルの出力に独自のコンテンツモデレーション層を適用しません。特定のモデルが生成する内容は、そのモデル自体の学習と設定を反映したものであり、このアプリが追加または除去したフィルターではありません
- つまり、どのモデルを読み込み、そのモデルが既存にどのような挙動を持つかを制御するのはユーザー自身であり、Locally Uncensoredではありません — このアプリはローカル推論のための配信手段であり、コンテンツポリシーの発信源ではありません
Locally Uncensoredはどんな人に向いているか
Locally Uncensoredが向いているかどうかは、チャット・コード・画像生成をカバーする1つのアプリを求めているか、そしてスマホからPC上のモデルにアクセスする手段を求めているかによって決まります。
こんな場合はLocally Uncensoredを使う
- チャット・コーディングエージェント・画像生成・動画生成・LoRAトレーニングなど複数のタスクでモデルを動かしており、それぞれ別のアプリではなく1つのインストーラーを求めている
- すでにOllama、llama.cpp、LocalAIなどのバックエンドを持っている（またはインストールする意思がある）、あるいはそれを自動セットアップしてくれるアプリを求めている
- モバイル端末自体でモデルを動かすことなく、デスクトップPC上で動くモデルにスマホやタブレットからアクセスしたい
- WindowsまたはLinuxでの利用に抵抗がない — 本レビュー時点でmacOS版は存在しない
- AGPL-3.0ライセンスに沿った、オープンで自己監査可能なアプリケーションのソースコードを求めている
- 目的のタスクに見合った実用的なスペックを満たしている — Ollama経由のチャットやコーディングなら目安として16GB RAM、付属のComfyUIセットアップを使う画像生成・動画生成・LoRAトレーニングなら6〜8GB以上のVRAMを持つGPUが目安。アプリ自体に固定の最低要件はなく、実際の使い勝手は選んだモデルとバックエンドに完全に依存する
こんな場合は導入を待つか、他の選択肢を検討する
- 今すぐmacOS版が必要な場合 — 本レビューでは公開版は見つからず、ロードマップ上の意向のみが確認できた
- マシンがこの目安を大きく下回る場合 — 専用GPUなしでRAMが8GB未満程度 — アプリ自体はインストールできても、画像・動画・LoRAトレーニング用のモデルはまともに動かないか、まったく動かない
- 単独の個人メンテナーとGitHubのissueトラッカーではなく、SLA付きのベンダーサポートが必要な場合
- ソフトウェアを改変・再配布する予定があり、AGPL-3.0ライセンスのコピーレフト条項が組織の要件に合わない場合 — 判断する前にLICENSEファイルを直接確認してください
- 自分で選んだバックエンドやモデルに向けるフロントエンドではなく、特定のベンダーが公開する単一モデルを明確に求めている場合
開発者から
PromptQuorumは、Locally Uncensoredの開発者であるDavid氏に、アプリの内容と、その設計・価格設定の背景にある考え方を説明するよう依頼しました。以下は、読みやすさのために段落として再構成した開発者自身の言葉として提示するものであり、PromptQuorumによる独立した編集上の評価ではありません:
「Locally Uncensoredを作ったのは、自分のローカルAI環境がOllamaを動かすターミナルと、ずらりと並んだComfyUIのタブだったからです。作業のたびにそれらを切り替えなければなりませんでした。チャット、コーディングエージェント、画像、動画、LoRAトレーニングを1つの画面にまとめ、自分のPC上で、何も外に出さずに動かせる1つのインストーラーが欲しかったのです。
ローカルアプリは無料でAGPLです。これが私にとって最も大切な部分です。ダウンロードすれば、すでに持っているバックエンドを見つけるか、自前のものをインストールし、あとはモデルを選ぶだけです。名前が指しているのはモデルの選択についてです。アプリ自体は独自のフィルターを一切加えないので、オープンウェイトのモデルは発行元がリリースしたとおりに振る舞います。
自分のハードウェアでは大型の画像・動画モデルを扱えない人向けに、クラウド側も用意しています。そちらのモデルも同じ考え方で検閲されておらず、レンタルGPU上で動いているだけです。これはオプションで、期限のないクレジットで運用され、どの実行も開始前に価格が表示されます。ローカルアプリがこれに依存することは決してありません。
今後の方向性としては、Macビルド、現在はブラウザで動いているスマホペアリング用のモバイルアプリ、そして動画まわり、特にカメラ制御のさらなる強化を考えています。私は頻繁にリリースしており、取り込む内容の大半はGitHubのissueやRedditのスレッドから来ています。アプリの何かが気に入らなければ、それを変える一番早い方法は私に伝えてもらうことです」
— David氏、開発者、LU Labs
競合とその代替候補
Locally Uncensoredは、ローカルモデルでのチャットとシンプルな単一インストーラーのセットアップを組み合わせた他のデスクトップアプリと最も直接的に競合します。この分野における他の選択肢との比較を以下に示します — 全カタログはローカルAIソフトウェアディレクトリをご覧ください。
- Jan — 独自バンドルのllama.cppエンジンを中心に構築された無料・オープンソースのデスクトップチャットアプリで、クラウドプロバイダーへのオプション接続とローカルAPIサーバーを備える。Locally Uncensoredより対応範囲は狭い（チャット中心で画像生成機能は内蔵されていない）が、macOSを含む公式プラットフォーム対応はより広い。Janのレビューを参照。
- GPT4All — Nomic AIによる定評のあるオープンソースのローカルファーストチャットクライアントで、同様に無料だが画像生成機能は内蔵していない。よりチャット中心のこれらのアプリ同士の比較はJan対GPT4Allの比較を参照。
- AnythingLLM — ドキュメントチャットとRAGに特化したデスクトップ/セルフホスト型アプリ。画像生成ではなく自分のドキュメントに対する検索が主な要件であれば、Locally Uncensoredより適している。AnythingLLMのレビューを参照。
- Open WebUI — 通常はOllamaと組み合わせてコンテナ上などで動かす、セルフホスト型のブラウザベースのチャットインターフェース。ネイティブデスクトップアプリとしてインストールするのではなく、比較検討の材料として挙げられる。
Locally Uncensored評価時によくある誤解
このアプリに関する混乱の多くは、価格モデル、LU Labs Cloudとの関係性、あるいは「uncensored」という名前が何を意味するかについての思い込みから生じています。
誤解1：ディレクトリの表記だけを見て製品全体が有料だと思い込む
デスクトップアプリ自体には料金がかからず、AGPL-3.0-onlyライセンスの下にあります。有料部分は、ホスト型GPU推論のための別売りのオプションサービス（LU Labs Cloud）であり、ローカルアプリの利用には必須ではありません。
誤解2：「uncensored」がアプリ自体でコンテンツをモデレーション・承認していることを意味すると思い込む
Locally Uncensoredは、読み込まれたモデルの上にコンテンツモデレーションを追加も除去もしません — フロントエンドです。特定のモデルの挙動は、そのモデル自体の発行元と学習に由来するものであり、このアプリケーションに由来するものではありません。
誤解3：スマホからのリモートアクセスがデフォルトでデータを第三者のサーバーに送信すると思い込む
デフォルトでは、スマホ・タブレットのペアリングはローカルネットワーク経由のみで機能します。第三者の中継（暗号化されたCloudflare Tunnel）は、LAN外へのリモートアクセスをユーザーが明示的に有効にした場合にのみ使用されます — これはオプションであり、自動ではありません。
誤解4：macOS版を期待する
本レビュー時点で、Locally UncensoredはWindowsとLinux向けのインストーラーのみを提供しています。macOS対応はプロジェクトの資料では計画中とされており、現時点では利用できません。
よくある質問
Locally Uncensoredとは何ですか？
Locally Uncensored（locallyuncensored.com、ソースコードはgithub.com/PurpleDoubleD/locally-uncensored）は、Windows・Linux向けの無料・オープンソースのデスクトップアプリで、Ollama、llama.cpp、KoboldCpp、LocalAIなどのバックエンド、または独自バンドルのエンジンを通じてローカルでのチャット・コード・画像生成を実行します。
Locally Uncensoredは無料ですか？
デスクトップアプリ自体は無料で、AGPL-3.0-onlyライセンスの下にあります。「LU Labs Cloud」という別売りのオプションサービスが、自分のハードウェアの代わりにクラウドの計算能力を使いたい人向けに、サブスクリプションまたはクレジットパックでホスト型GPU推論を販売していますが、無料のローカルアプリの利用には必須ではありません。
Locally Uncensoredはどのライセンスを使用していますか？
GitHubのLICENSEファイルとリポジトリのライセンスバッジによれば、AGPL-3.0-onlyです。
Locally Uncensoredはどのプラットフォームに対応していますか？
GitHubのReleasesページによれば、.exe、.deb、.rpm、.AppImageのインストーラーでWindows 10/11とLinuxに対応しています。本レビュー時点でmacOS版はなく、プロジェクトはmacOS対応を計画中としています。
Locally Uncensoredはどのローカルaiバックエンドに対応していますか？
プロジェクトのGitHub READMEによれば、アプリはOllama、llama.cpp、KoboldCpp、LocalAI、vLLM、LM Studio、Jan、TabbyAPI、GPT4All、Aphrodite、SGLang、TGIを検出して接続でき、いずれも存在しない場合は独自バンドルの「LU Engine」をインストール・管理できます。
スマホやタブレットからのアクセスはどのように機能しますか？
デスクトップアプリに表示されたQRコードをスキャンし、6桁のパスコードを入力することでスマホやタブレットをペアリングします。デフォルトでは、ペアリング済みのデバイスはローカルネットワーク経由で接続します。ネットワーク外からのリモートアクセスには、暗号化されたCloudflare Tunnelを明示的に有効化する必要があります — デフォルトでは無効で、自動的には有効になりません。いずれの場合もモデルはPC上で動作し続けます。
コーディング機能はチャット窓ですか、それともエージェントですか？
開発者によれば、コード向けモデルを載せたチャット窓ではなく、プロジェクトフォルダ内で動作し、コードを読み取り・編集・実行するコーディングエージェントです。
Locally Uncensoredは動画を生成できますか？
はい、WindowsでもLinuxでもローカルで生成できます。開発者によれば、画像生成に使うのと同じワンクリックのComfyUIセットアップでWan 2.2、LTX-2、HunyuanVideo、FramePackを実行でき、ノードグラフを組む必要はありません。
Locally UncensoredはLoRAをトレーニングできますか？
はい。開発者によれば、自分のGPUで動く画像LoRAトレーナーを搭載しています。
このアプリ名の「uncensored」とはどういう意味ですか？
これは、発行元がモデルの重みに学習された特定の拒否挙動を変更した「abliterated」なオープンモデルを指し、ユーザーはアプリを通じてそれを読み込むかどうかを選択できます。Locally Uncensored自体は独自のコンテンツモデレーション層を追加しません。接続されたバックエンド経由でユーザーが選択したモデルを実行するだけです。
Locally Uncensoredの開発者は誰ですか？
GitHub上でPurpleDoubleDを名乗る個人開発者です。プロジェクトの経緯を語ったdev.toの投稿では「David」と自己紹介しており、本レビューに掲載した技術的な修正点と開発者コメントをPromptQuorumに直接提供しました。PromptQuorumは、GitHubプロジェクト自体を超える企業名や法人格を独自に確認することはできませんでした。