Freefield ejecuta 120 apps estilo Higgsfield como flujos de ComfyUI

La mayoría de los sitios de vídeo e imágenes con IA venden lo mismo con nombres distintos: un pipeline fijo con un formulario encima. El autor de Freefield desmontó ese catálogo y reconstruyó cada entrada como un flujo de trabajo de ComfyUI en formato API, y después generó toda la interfaz web a partir de los manifiestos de los flujos de trabajo en lugar de escribir código para cada aplicación.

Doce de los ejemplos de aplicaciones. Cada uno proviene de una ejecución con una semilla fija, y la aplicación muestra su tiempo total y su VRAM máxima junto al resultado.

Cada aplicación es una carpeta

Una aplicación en Freefield es un directorio dentro de apps/ que contiene un manifiesto app.json y un flujo de trabajo de ComfyUI en formato API. El menú, los formularios, las descargas de modelos, el mapa de VRAM y las pruebas se derivan de esos manifiestos, así que añadir una aplicación significa añadir una carpeta más un flujo de trabajo. El repositorio contiene actualmente 120 carpetas de aplicaciones, 119 de ellas marcadas como listas; la publicación de lanzamiento del autor sitúa la cobertura en 95 de las 129 herramientas y aplicaciones que lista Higgsfield.

La ruta de la solicitud es corta y se mantiene dentro de la API de ComfyUI:

browser ──▶ web/ + server/ (Node, Comfy SDK) ──▶ gateway :8000 ──▶ comfy-api-proxy :8189 ──▶ ComfyUI :8188
             forms drawn from apps/*/app.json      unloads the GPU   Comfy API v2        your GPU
                                                   when the app changes

Cuando dos aplicaciones usan modelos base distintos, la puerta de enlace llama a POST /free de ComfyUI, de modo que nada de la aplicación anterior permanece en la VRAM.

La pestaña Explore. Las aplicaciones destacadas se muestran como tarjetas de vídeo, y los estudios dividen el catálogo por medio.

Los pesos abiertos detrás de cada aplicación

Freefield mantiene una regla deliberadamente estricta: cada modelo es un archivo que se descarga, listado en el manifiesto de la aplicación con su repositorio de Hugging Face, su tamaño y su licencia. La rama del codificador de texto en la nube de los ejemplos LTX de Lightricks se elimina por esa razón. El conjunto base:

• FLUX 3 Image Klein (int8) para Create Image y los pipelines de edición, con el upsampler de prompts 9B de Black Forest Labs como opción activable
• Z-Image Turbo (int8) para borradores rápidos y las fotos de referencia del laboratorio
• MOSS-Image SFT (int8) como borrador para prompts de diseño
• LTX-2.5 para imagen a vídeo con su propio audio, más cinco aplicaciones IC-LoRA (genjutsu, reframe, sdr-hdr, mixed-media, dub)
• MiniMax H3 (int8) para texto o foto a clip con voz y sonido, y para volver a rodar un clip desde un nuevo ángulo
• Qwen-Image-Edit-2509 con los LoRA Multiple Angles y next-scene, y Wan 2.1 / 2.2 con LoRA de efectos
• SeedVR2, Stable Audio 3 y MiniMax Music 3 para ampliación y audio

El menú Vídeo lista 46 aplicaciones y, junto a ellas, los modelos abiertos con los que se ejecuta cada una.

Los flujos de trabajo se armaron a partir de fuentes de primera parte: las plantillas propias de ComfyUI, los ejemplos de ComfyUI-LTXVideo de Lightricks y comfy-reshoot de Comfy-Org, y el repositorio fija las versiones con las que se validaron (ComfyUI e3bee7f, la compilación 0.42.0, más ComfyUI-LTXVideo 44c8a36 y ComfyUI-CrossViewWarp fbb1e93). Soul ID de Higgsfield entrena un modelo de una persona a partir de sus fotos; Freefield no entrena en absoluto. Sus aplicaciones de personajes copian a la persona desde una o tres imágenes de referencia en cada ejecución, 13,0 segundos de tiempo en L40S en el laboratorio, y una ruta con TrainLoraNode para un LoRA de personaje real queda como trabajo futuro.

Qué midieron las ejecuciones del laboratorio

El repositorio incluye su propio arnés de medición. 48 ejecuciones se enviaron a Modal entre el 20 y el 26 de octubre en tarjetas L40S y H100, y 710 de 733 casos volvieron correctamente. Cada ejemplo mostrado en la aplicación web es una de esas ejecuciones, con su tiempo total y su VRAM máxima adjuntos, y el registro por ejecución está en docs/lab-runs.md.

Las cifras de extremo a extremo que publica el proyecto son tres ejecuciones en el navegador: morph con 160,8 segundos desde el botón hasta el vídeo (128,7 de ellos en la GPU), mixed-media con 149 segundos y dub con 72 segundos en una H100, con face-swap medido en 25,2 segundos de tiempo de GPU a través de la demo alojada. El proyecto también mantiene un mapa de VRAM: create-image cabe entero en una tarjeta de 24 GB con 17,8 GB, z-image con 12,2 GB, mientras que cinema-video necesita una ejecución en Modal con un pico de 44,3 GB y las aplicaciones H3 necesitan 27,1 GB solo para el codificador de texto.

Cada aplicación incluye una pestaña How it works que nombra los modelos, sus licencias y la VRAM que necesita cada fase.

Elegir el modelo de imagen

Create Image se ejecutó con Z-Image Turbo hasta el 24 de octubre. El cambio a FLUX 3 Image Klein surgió de dos entradas: la arena de texto a imagen de Artificial Analysis de octubre de 2026, donde Klein lidera los modelos de pesos abiertos con 1043 Elo (Qwen-Image-2.1 1042, Fibo 2.0 1039, Z-Image Turbo 936), y una comparación de seis prompts que el laboratorio ejecutó en cinco modelos con una semilla compartida. En esa prueba Klein mantuvo los recuentos de elementos (tres manzanas, cinco limones), rellenó una etiqueta que Krea 2 dejó en blanco, mantuvo la vista cenital que Krea no logró, y leyó un prompt JSON como una escena donde Z-Image imprimió las claves en el cartel.

La comparación de seis prompts, con segundos de GPU y VRAM máxima bajo cada resultado.

Trae tu propio flujo de trabajo

tools/import_workflow.py genera un borrador de una nueva aplicación a partir de cualquier flujo de trabajo de ComfyUI que ya tengas: escribe el manifiesto y coloca el flujo de trabajo en la carpeta, y la aplicación hereda entonces el mismo ejecutor, la misma descarga de modelos y la misma contabilidad de VRAM que las integradas. Las aplicaciones de plantilla funcionan al revés: 72 de ellas son prompts fijos sobre los pipelines existentes, generadas por tools/template_apps.py a partir de una tabla en lugar de escribirse a mano.

Cómo ejecutarlo

Freefield requiere Node 22.6+ y Python 3.10+, y se ejecuta en Modal o en una GPU propia. La ruta local es tools/local_backend.py setup, que instala ComfyUI en el commit fijado con los nodos personalizados fijados, comfy-api-proxy y una puerta de enlace de tokens delante; tools/local_backend.py download descarga después los paquetes de modelos que necesita una aplicación, e informa de lo que falta y de su tamaño antes de descargarlos. Algunos modelos están restringidos en Hugging Face, por lo que se requiere un token de HF y licencias aceptadas, y tools/doctor.py comprueba ambos antes de que empiece nada.

El repositorio aún no tiene ninguna versión etiquetada: se creó el 20 de octubre de 2026, cuenta con 112 estrellas y 26 bifurcaciones, y su último push fue el 27 de octubre.