ArtCraft é uma IDE para desktop voltada à criação de imagens e vídeos com IA, que combina composição 2D e montagem de cenas 3D com um catálogo de modelos de imagem, vídeo e 3D de terceiros.
33,2 mil5,3 milRustApache-2.0Atualizado anteontem
lonely-dance-lab/cover-studio
Uma bancada web leve para gerar imagens com IA, separá-las em camadas transparentes e editá-las para capas, pôsteres e peças para redes sociais.
Alternativa open source a:Canva
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O que é?
O Cover Studio é uma bancada no navegador para criar capas, imagens para redes sociais no estilo Xiaohongshu e pôsteres de e-commerce. Você escreve um prompt para gerar uma imagem ou envia um arquivo PNG, JPEG ou WebP existente, e a ferramenta o separa em camadas transparentes usando um modelo de imagem MaaS. Depois, é possível mover, redimensionar, ocultar, bloquear, renomear e reordenar as camadas em uma tela, além de desfazer e refazer alterações.
O projeto pode ser executado como um servidor Python local, usando apenas a biblioteca padrão, ou implantado no Cloudflare Workers com recursos estáticos. O frontend usa HTML, CSS e JavaScript puros, sem etapa de build. Os usuários informam a própria chave de API MaaS na página; também é possível carregar, sem chave, um pôster de exemplo integrado com sete camadas para testar o editor.
Os resultados podem ser exportados como imagem original, PNG composto, arquivos PNG de cada camada ou um ZIP com as camadas brutas. No modo local, os trabalhos gerados são mantidos em uma pasta de saída local; quando implantados no Cloudflare, ficam no IndexedDB do navegador.
Recursos principais
- 01Quatro modos de criação: capas, imagens para Xiaohongshu, pôsteres de e-commerce e trabalhos livres.
- 02Geração de imagens a partir de prompts de texto e separação em camadas de arquivos PNG, JPEG ou WebP enviados, com até 20 MB.
- 03Edição de camadas na tela, com recursos para arrastar, redimensionar, controlar a visibilidade, bloquear, reordenar e desfazer/refazer alterações.
- 04Exportação como imagem original, PNG composto, PNG de cada camada ou ZIP com as camadas brutas.
- 05Execução em servidor Python local ou implantação no Cloudflare Workers.
Casos de uso
- Produzir imagens de capa para redes sociais com camadas separadas e editáveis.
- Montar pôsteres de e-commerce ajustando elementos individuais após a separação em camadas.
- Reaproveitar uma imagem existente separando-a em camadas para reposicionar seus elementos.
- Executar localmente uma bancada privada de imagens usando sua própria chave de API do modelo.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é cover-studio?
- Uma bancada web leve para gerar imagens com IA, separá-las em camadas transparentes e editá-las para capas, pôsteres e peças para redes sociais. O Cover Studio é uma bancada no navegador para criar capas, imagens para redes sociais no estilo Xiaohongshu e pôsteres de e-commerce. Você escreve um prompt para gerar uma imagem ou envia um arquivo PNG, JPEG ou WebP existente, e a ferramenta o separa em camadas transparentes usando um modelo de imagem MaaS. Depois, é possível mover, redimensionar, ocultar, bloquear, renomear e reordenar as camadas em uma tela, além de desfazer e refazer alterações.
- cover-studio é gratuito? Qual é a licença?
- cover-studio não declara licença. O código é público, mas sem licença você não tem permissão explícita para reutilizá-lo; fale com o autor antes de depender dele.
- cover-studio ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de cover-studio foi em 15 de out. de 2026.
- Para que posso usar cover-studio?
- Produzir imagens de capa para redes sociais com camadas separadas e editáveis. Montar pôsteres de e-commerce ajustando elementos individuais após a separação em camadas. Reaproveitar uma imagem existente separando-a em camadas para reposicionar seus elementos. Executar localmente uma bancada privada de imagens usando sua própria chave de API do modelo.
- Onde consigo cover-studio?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/lonely-dance-lab/cover-studio
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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