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lonely-dance-lab/cover-studio

Un espacio de trabajo web ligero para generar imágenes con IA, dividirlas en capas transparentes y editarlas para crear portadas, pósteres y gráficos para redes sociales.

Alternativa open source a:Canva

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¿Qué es?

Cover Studio es un espacio de trabajo en el navegador para crear portadas, imágenes para redes sociales al estilo de Xiaohongshu y pósteres de comercio electrónico. Escribes un prompt para generar una imagen o subes un archivo PNG, JPEG o WebP existente, y la herramienta lo divide en capas transparentes mediante un modelo de imagen MaaS. Después puedes mover, cambiar el tamaño, ocultar, bloquear, renombrar y reordenar las capas en un lienzo, además de deshacer o rehacer los cambios.

El proyecto funciona como servidor local de Python que solo usa la biblioteca estándar, o como despliegue en Cloudflare Workers con recursos estáticos. El frontend está hecho con HTML, CSS y JavaScript sin proceso de compilación. Los usuarios introducen su propia clave de API de MaaS en la página; también pueden cargar, sin una clave, un póster de ejemplo integrado con siete capas para probar el editor.

Los resultados se pueden exportar como la imagen original, un PNG compuesto, archivos PNG de cada capa o un ZIP con las capas sin procesar. En modo local, las creaciones se guardan en una carpeta de salida local; cuando se despliega en Cloudflare, se guardan en IndexedDB del navegador.

Funciones clave

  • 01Cuatro modos de creación: portadas, imágenes para Xiaohongshu, pósteres de comercio electrónico y diseños libres.
  • 02Generación de imágenes a partir de prompts y división en capas de archivos PNG, JPEG o WebP de hasta 20 MB.
  • 03Edición de capas en el lienzo: arrastrar, cambiar el tamaño, mostrar u ocultar, bloquear, reordenar y deshacer o rehacer cambios.
  • 04Exportación como imagen original, PNG compuesto, PNG de cada capa o ZIP con las capas sin procesar.
  • 05Servidor local de Python o despliegue en Cloudflare Workers.

Casos de uso

  • Crear portadas para redes sociales con capas independientes editables.
  • Diseñar pósteres de comercio electrónico ajustando cada elemento después de dividir la imagen en capas.
  • Modificar una imagen existente separándola en capas para cambiar la posición de sus elementos.
  • Usar de forma local y privada un espacio de trabajo de imágenes con la clave de API de tu propio modelo.

Temas

#ai-image-generation#image-editing#layer-editing#poster-design#cloudflare-workers#python#canvas

Preguntas frecuentes

¿Qué es cover-studio?
Un espacio de trabajo web ligero para generar imágenes con IA, dividirlas en capas transparentes y editarlas para crear portadas, pósteres y gráficos para redes sociales. Cover Studio es un espacio de trabajo en el navegador para crear portadas, imágenes para redes sociales al estilo de Xiaohongshu y pósteres de comercio electrónico. Escribes un prompt para generar una imagen o subes un archivo PNG, JPEG o WebP existente, y la herramienta lo divide en capas transparentes mediante un modelo de imagen MaaS. Después puedes mover, cambiar el tamaño, ocultar, bloquear, renombrar y reordenar las capas en un lienzo, además de deshacer o rehacer los cambios.
¿cover-studio es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
cover-studio no declara ninguna licencia. Su código es público, pero sin licencia no tienes permiso explícito para reutilizarlo; consulta al autor antes de depender de él.
¿cover-studio sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de cover-studio fue el 15 oct 2026.
¿Para qué puedo usar cover-studio?
Crear portadas para redes sociales con capas independientes editables. Diseñar pósteres de comercio electrónico ajustando cada elemento después de dividir la imagen en capas. Modificar una imagen existente separándola en capas para cambiar la posición de sus elementos. Usar de forma local y privada un espacio de trabajo de imágenes con la clave de API de tu propio modelo.
¿Dónde consigo cover-studio?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/lonely-dance-lab/cover-studio

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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