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raph651

raph651/open-source-canvas

Un canvas de nodos de código abierto para generar imágenes y videos mediante flujos de trabajo que conectan prompts, referencias y modelos con un servidor ComfyUI local.

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Último commit
hace 6 días

¿Qué es?

Open Source Canvas es un estudio basado en nodos para generar imágenes y videos. Los prompts, las imágenes de referencia y los modelos se colocan como nodos en un tablero infinito y se conectan con líneas; las imágenes y los clips terminados aparecen como resultados. El frontend está desarrollado con React, Vite y React Flow, y no genera contenido por sí mismo: todo el trabajo se envía a un servidor ComfyUI mediante su API HTTP y WebSocket.

Los modelos locales que funcionan directamente son SD-Turbo para imágenes y LTX-Video 2B para video. Los modelos alojados, como LTX-2.5 y Seedream 5.0 Pro, aparecen a través de los nodos de socios de ComfyUI, pero todavía no se pueden generar directamente desde el canvas y la operación falla con un mensaje claro. Los tableros se guardan como JSON sin formato en el navegador, con guardado automático, historial de versiones y exportación.

El proyecto incluye una página de inicio del estudio con tableros de ejemplo y plantillas, controles de generación para cada nodo (prompt, referencias, modelo, resolución y seed), encadenamiento de imagen a imagen y de imagen a video, y una sala de colaboración opcional mediante WebSocket. El modo de servidor de producción actúa como proxy de ComfyUI y mantiene separados los resultados de cada visitante.

Funciones clave

  • 01Canvas infinito de nodos con conexiones tipadas, deshacer/rehacer, agrupación y copiar/pegar.
  • 02Panel de generación por nodo para prompt, referencias, modelo, resolución, relación de aspecto, duración y seed.
  • 03Flujos de imagen a imagen y de imagen a video en los que una imagen de un nodo anterior alimenta el siguiente.
  • 04Funciona con un servidor ComfyUI local y usa SD-Turbo y LTX-Video 2B como modelos predeterminados.
  • 05Los tableros se guardan como JSON sin formato, con guardado automático local, historial de versiones y exportación.
  • 06Sala de colaboración opcional que sincroniza un tablero mediante WebSocket.

Casos de uso

  • Crear prototipos de imágenes o secuencias cortas de video a partir de prompts en tu propio equipo.
  • Encadenar la generación de imágenes con imagen a video para crear storyboards o probar movimiento.
  • Usar una instancia compartida de ComfyUI para varias personas y mantener sus resultados separados.

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio e instala las dependencias de la aplicación

    git clone https://github.com/raph651/open-source-canvas.git && cd open-source-canvas && npm install
  2. 2

    Configura ComfyUI y descarga los modelos predeterminados (o sigue los pasos manuales del README)

    ./scripts/setup-comfyui.sh --with-video
  3. 3

    Inicia la aplicación en modo de desarrollo y abre http://127.0.0.1:4173

    npm run dev

Antes de usarlo

  • La aplicación necesita que haya un servidor local de ComfyUI en ejecución.
  • LTX-Video 2B requiere unos 24 GB de memoria unificada o de GPU con la configuración predeterminada.
  • Los modelos de API, como Seedream y LTX-2.5, todavía no pueden generar contenido desde el lienzo y necesitan un wrapper personalizado.
  • Algunos pesos de modelos tienen licencias restrictivas, como la de LTX-2.5 para grandes empresas y la licencia comunitaria de MiniMax H3.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es open-source-canvas?
Un canvas de nodos de código abierto para generar imágenes y videos mediante flujos de trabajo que conectan prompts, referencias y modelos con un servidor ComfyUI local. Open Source Canvas es un estudio basado en nodos para generar imágenes y videos. Los prompts, las imágenes de referencia y los modelos se colocan como nodos en un tablero infinito y se conectan con líneas; las imágenes y los clips terminados aparecen como resultados. El frontend está desarrollado con React, Vite y React Flow, y no genera contenido por sí mismo: todo el trabajo se envía a un servidor ComfyUI mediante su API HTTP y WebSocket.
¿open-source-canvas es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
open-source-canvas es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿open-source-canvas sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de open-source-canvas fue el 1 nov 2026.
¿Para qué puedo usar open-source-canvas?
Crear prototipos de imágenes o secuencias cortas de video a partir de prompts en tu propio equipo. Encadenar la generación de imágenes con imagen a video para crear storyboards o probar movimiento. Usar una instancia compartida de ComfyUI para varias personas y mantener sus resultados separados.
¿Cómo se instala open-source-canvas?
Clona el repositorio e instala las dependencias de la aplicación: git clone https://github.com/raph651/open-source-canvas.git && cd open-source-canvas && npm install Configura ComfyUI y descarga los modelos predeterminados (o sigue los pasos manuales del README): ./scripts/setup-comfyui.sh --with-video Inicia la aplicación en modo de desarrollo y abre http://127.0.0.1:4173: npm run dev
¿Dónde consigo open-source-canvas?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/raph651/open-source-canvas

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

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