El sitio alojado es una vista previa de la interfaz; la generación puede estar desactivada. Para generar imágenes y vídeos, ejecuta tu propia instalación y conecta tus cuentas de proveedores.

¿Por qué Open-Higgsfield?

Los modelos de medios generativos están repartidos entre proveedores, paneles y controles incompatibles. Open-Higgsfield los reúne en un único espacio visual:

• Genera imágenes y videos en el mismo estudio sin cambiar de producto.
• Elige modelos de imagen y vídeo de Magnific, Google AI Studio, Vertex AI, Vercel AI Gateway, ToAPIs y Runware.
• Usa los controles correctos para cada modelo: aspecto, resolución, duración, seed, CFG, seguridad y audio.
• Trabaja naturalmente con referencias mediante image-to-image, image-to-video, fotograma inicial/final, video y audio.
• Cambia de proveedor sin reaprender la interfaz con tareas, progreso, errores y resultados normalizados.
• Usa tus propias claves y controla la stack con una aplicación Next.js MIT y autohospedable.

Capturas de pantalla

Gestión de proveedores

Conecta tus cuentas, activa los modelos que quieres usar y administra varias claves de API desde un solo lugar. Solo los modelos de proveedores conectados aparecen en el Estudio.

Conexiones y selección de modelos

Cada proveedor tiene sus propias conexiones, prioridades y ajustes de visibilidad de modelos. En el Estudio, busca por nombre o ID del modelo y filtra por proveedor.

Configuración del proveedor	Selector de modelos con búsqueda

Galería y selección

Busca y filtra tus creaciones, ajusta el tamaño de las miniaturas, amplía una vista previa, reutiliza un prompt o envía una imagen al compositor. Arrastra imágenes para reordenarlas o utiliza el menú de cada tarjeta en pantallas táctiles.

Después de seleccionar un elemento, haz clic en cualquier parte de otra imagen para seleccionarla o deseleccionarla. Arrastra desde el espacio vacío de la galería para dibujar un rectángulo de selección; con la selección activa, el gesto también puede empezar sobre una imagen. Shift/Ctrl/Cmd conserva la selección anterior durante el arrastre y Escape la borra. Descarga o elimina varios elementos a la vez.

Estudio en escritorio y móvil

El compositor reúne el modo imagen/video, la selección de modelo, los archivos de referencia y los ajustes de cada modelo. En el móvil, el selector de modo aparece encima del compositor. La generación se ejecuta en segundo plano para que puedas iniciar otra creación mientras terminan las anteriores. Sin un proveedor conectado y un modelo habilitado, la generación permanece desactivada.

Capturas realizadas con Playwright sobre el build de producción en un espacio aislado. Las conexiones, los prompts y las ilustraciones costeras son datos de demostración, no resultados reales de los proveedores. No se usaron claves reales, medios privados ni generaciones de pago.

Proveedores compatibles

Conecta un proveedor desde Proveedores o configura sus credenciales mediante variables de entorno. El catálogo integrado contiene las siguientes entradas de imagen y video:

Proveedor	Imágenes	Videos	Credenciales de entorno
Magnific	50	117	MAGNIFIC_API_KEY
Google AI Studio	5	1	GEMINI_API_KEY
Google Vertex AI	4	4	Credenciales de Google Cloud
Vercel AI Gateway	45	39	AI_GATEWAY_API_KEY
ToAPIs	51	51	TOAPIS_API_KEY
Runware	191	110	RUNWARE_API_KEY

Recuentos verificados en /api/catalog el 4 de noviembre de 2026. Las entradas incluyen variantes de uso, no solo modelos distintos del proveedor. Solo los modelos habilitados de proveedores conectados aparecen en el Estudio.

El catálogo incluye Gemini Image, Veo, Flux, Recraft, GPT Image, Kling, Wan, Runway, Seedance, Seedream, PixVerse, LTX, MiniMax, Z-Image y OmniHuman. La disponibilidad, los precios, las cuotas y el acceso preview dependen de cada proveedor.

Runware incluye los 301 modelos de imagen/vídeo activos con AIR en el índice oficial (191 de imagen y 110 de vídeo), con validación de parámetros y seguimiento asíncrono. Todos están habilitados por defecto; cada instalación elige cuáles mostrar. Consulta la integración Runware para conocer la cobertura y los límites.

Consulta Proveedores y modelos para credenciales e instrucciones de extensión.

Funciones

• Generación prompt-to-image y prompt-to-video
• Flujos image-to-image e image-to-video
• Referencias de fotograma inicial, final, personaje, movimiento, video y audio
• Controles de aspecto, tamaño, resolución, duración, seed, CFG, estilo y seguridad por modelo
• Audio nativo y múltiples escenas cuando están disponibles
• Entradas mediante arrastrar y soltar, pegar, subir archivos y URL pública
• Tareas síncronas y asíncronas normalizadas
• Generación en segundo plano con progreso en vivo y errores individuales por tarea
• Vistas previas con zoom, reutilización de prompts, referencias de imagen y descargas
• Galería con búsqueda, miniaturas ajustables, orden persistente, selección desde toda la tarjeta, selección rectangular y acciones en lote
• Interfaz adaptable para escritorio y móvil
• Interfaz en inglés, portugués brasileño y español, con selector de idioma persistente
• Varias conexiones cifradas por proveedor, prioridades, control de modelos visibles y descubrimiento de modelos cuando esté disponible
• Credenciales disponibles únicamente en el servidor
• Despliegue local, con Docker y en Vercel

Stack tecnológica

• Next.js App Router y rutas de API en el servidor
• React 19, TypeScript estricto, Tailwind CSS 4 y Framer Motion
• Componentes compartidos siguiendo las convenciones de shadcn, con primitivas de Base UI
• SWR para datos en el cliente y next-intl para inglés, portugués brasileño y español
• Catálogo de capacidades y contratos de generación comunes a los proveedores
• Magnific API, Google Gen AI SDK, Vertex AI, Vercel AI Gateway, ToAPIs y Runware
• Medios privados en Vercel Blob/S3 y URLs de referencia firmadas; compatibilidad con Cloudinary heredado
• Historial en PostgreSQL/Neon o almacenamiento local explícito con un solo proceso

Arquitectura

flowchart LR
    U[Espacio creativo] --> C[Capacidades del modelo]
    C --> A[API de generación]
    A --> S[Servicio de generación]
    S --> R[Registro de proveedores]
    R --> F[Magnific]
    R --> G[Google AI Studio]
    R --> V[Vertex AI]
    R --> W[Vercel AI Gateway]
    R --> O[ToAPIs]
    R --> X[Runware]
    F --> T[Tareas y archivos normalizados]
    G --> T
    V --> T
    W --> T
    O --> T
    X --> T
    T --> U

La interfaz lee las capacidades de los modelos. El backend convierte cada solicitud en parámetros canónicos, resuelve el adaptador y normaliza resultados síncronos u operaciones asíncronas en el mismo formato de tarea. Consulta Arquitectura.

Inicio rápido

Requisitos previos

• Node.js 22.23.4 o más reciente dentro de la línea Node 22
• npm 10+
• Credenciales de al menos un proveedor
• Para instalaciones distribuidas: credenciales de Vercel Blob o S3 para medios y referencias persistentes; Cloudinary heredado es opcional

1. Clona e instala

git clone https://github.com/TechBeme/open-higgsfield.git
cd open-higgsfield
npm ci

2. Configura el cifrado de conexiones

cp .env.example .env.local
node -e "console.log(require('node:crypto').randomBytes(32).toString('hex'))"

Copia el valor generado en .env.local:

PROVIDER_CONFIG_ENCRYPTION_KEY=<pega-el-valor-generado>

Esta clave cifra las credenciales guardadas desde la interfaz. Mantén el mismo valor entre reinicios y conserva una copia de seguridad separada de la configuración; cambiarlo impide descifrar las conexiones existentes. No subas .env.local a Git.

3. Inicia y conecta un proveedor

npm run dev

Abre http://localhost:3000. Usa el selector de la barra superior para cambiar entre inglés, portugués y español.

1. Abre Proveedores, selecciona un proveedor y pulsa Añadir conexión.
2. Introduce un nombre y la clave de API, o los datos de la cuenta de servicio de Vertex AI. Puedes añadir varias conexiones y definir sus prioridades.
3. Elige los modelos de imagen y video que quieres mostrar, vuelve al Estudio y escribe un prompt. Sin una conexión y un modelo habilitados, la generación permanece desactivada.

Descubrir modelos está disponible para Google AI Studio, Vercel AI Gateway y Runware. El descubrimiento guarda candidatos para revisión; no los activa automáticamente. Los modelos personalizados reutilizan un adaptador compatible y necesitan un contrato de capacidades revisado. Consulta configuración de proveedores.

El desarrollo escucha en 127.0.0.1. Sin credenciales, mantén el servidor local; configura una contraseña y un origen HTTPS antes de exponer otro entorno.

Credenciales de entorno (opcional)

Para instalaciones gestionadas mediante variables de entorno, configura en .env.local solo los proveedores que quieras usar:

MAGNIFIC_API_KEY=
GEMINI_API_KEY=
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON=
AI_GATEWAY_API_KEY=
TOAPIS_API_KEY=
RUNWARE_API_KEY=

# Medios y referencias persistentes (Blob privado)
# ASSET_STORAGE_MODE=vercel-blob
# ASSET_DELIVERY_MODE=private
# BLOB_READ_WRITE_TOKEN=

Nunca uses NEXT_PUBLIC_ para credenciales de proveedores. Solo se leen en el servidor.

Las conexiones guardadas tienen prioridad sobre las credenciales de entorno. Si desactivas todas las conexiones guardadas de un proveedor, sus modelos desaparecen del Estudio aunque exista una clave en el entorno.

Docker

Reutiliza el archivo .env.local ya configurado y completa la configuración de producción antes de iniciar el contenedor.

docker compose up --build

Configura el acceso de producción y el perfil de proceso único en la guía de operación antes de iniciar Docker. Los archivos y el historial se guardan en el volumen open-higgsfield-data; el puerto 3000 se publica solo en loopback para un proxy inverso HTTPS.

Despliegue en Vercel

Producción requiere una credencial del operador, origen HTTPS, PostgreSQL migrado, medios persistentes en Vercel Blob o S3 y Vercel Workflows para enviar, observar y almacenar generaciones en segundo plano. No se necesita cron por minuto ni programación en GitHub. Consulta ejecución en segundo plano para conocer la configuración y los costes de uso. Las nuevas generaciones quedan desactivadas hasta configurar GENERATION_ENABLED=true.

Cada despliegue es un espacio BYOK de un operador: quien tiene la credencial accede a todas las tareas y utiliza las mismas cuentas de proveedores. No hay aislamiento por usuario, presupuesto monetario ni límite global de solicitudes en la aplicación. Configura cuotas de proveedores y protección de entrada. Los originales en Blob/S3 son privados por defecto, con enlaces temporales para visualización y referencias de proveedores. Consulta la guía de almacenamiento.

Sigue la guía de operación antes de iniciar Docker o publicar en Vercel; describe configuración, migración, HTTPS, verificación del Workflow y recuperación.

Para actualizar un despliegue existente, consulta el checklist de Vercel: integración Git, variables, migraciones y verificación. Esta actualización requiere la migración 0003_workflow_queue.sql y el perfil de ejecución Workflow; sigue el checklist antes de publicar.

Comandos

Comando	Propósito
npm run dev	Inicia el servidor de desarrollo
npm run lint	Ejecuta ESLint
npm run typecheck	Comprueba TypeScript
npm test	Ejecuta pruebas unitarias y de integración
npm run test:e2e	Ejecuta pruebas aisladas de navegador y accesibilidad
npm run build	Crea el build de producción
npm run check	Ejecuta auditoría, lint, typecheck, pruebas, build y pruebas de navegador
npm start	Sirve el build de producción

Configuración y aislamiento de las pruebas de navegador: Verificación.

Documentación

• Proveedores y modelos
• Arquitectura
• Despliegue
• Cómo contribuir
• Política de seguridad

Cómo contribuir

Lee CONTRIBUTING.md, crea una rama enfocada, ejecuta npm run check y abre un pull request. Si el proyecto te resulta útil, dale una estrella al repositorio y comparte lo que construyes.

Seguridad y aviso legal

No informes vulnerabilidades en issues públicas. Open-Higgsfield es independiente y no está afiliado a Higgsfield AI, Magnific, Google, Vercel ni proveedores de modelos. Eres responsable de los costes, el contenido generado, la seguridad y el cumplimiento legal.

Licencia

Publicado bajo la Licencia MIT.

---