Freefield, ComfyUI 워크플로로 Higgsfield 스타일 앱 120종 구동

대부분의 AI 비디오 및 사진 사이트는 같은 것을 이름만 바꿔 판매합니다. 고정된 파이프라인 위에 폼을 얹은 형태입니다. Freefield의 작성자는 그 카탈로그를 해체해 각 항목을 API 형식의 ComfyUI 워크플로로 다시 만들었고, 앱마다 코드를 작성하는 대신 워크플로 매니페스트에서 웹 UI 전체를 생성했습니다.

앱 예시 12종. 각 결과는 고정된 시드로 실행한 것이며, 앱은 결과 옆에 실제 소요 시간과 최대 VRAM을 표시합니다.

모든 앱은 하나의 폴더

Freefield에서 앱은 apps/ 아래의 디렉터리로, app.json 매니페스트와 API 형식의 ComfyUI 워크플로를 담고 있습니다. 메뉴, 폼, 모델 다운로드, VRAM 맵, 테스트는 모두 이 매니페스트에서 파생되므로, 앱을 추가한다는 것은 폴더 하나와 워크플로 하나를 추가하는 일입니다. 현재 저장소에는 120개의 앱 폴더가 있고 그중 119개가 준비 완료로 표시되어 있습니다. 작성자의 출시 게시물은 Higgsfield가 나열한 129개 도구 및 앱 중 95개를 커버한다고 밝힙니다.

요청 경로는 짧고 ComfyUI API 안에서 끝납니다.

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

두 앱이 서로 다른 베이스 모델을 사용하면 게이트웨이가 ComfyUI의 POST /free를 호출하므로, 이전 앱의 내용이 VRAM에 남지 않습니다.

탐색 탭. 추천 앱은 비디오 카드로 렌더링되고, 스튜디오는 카탈로그를 매체별로 나눕니다.

각 앱을 뒷받침하는 오픈 웨이트

Freefield는 의도적으로 좁은 원칙을 지킵니다. 모든 모델은 직접 다운로드하는 파일이며, 앱 매니페스트에 Hugging Face 저장소, 크기, 라이선스와 함께 기재됩니다. 이런 이유로 Lightricks의 LTX 예제에 있는 클라우드 텍스트 인코더 분기는 제거되었습니다. 기본 구성은 다음과 같습니다.

• FLUX 3 Image Klein (int8): 이미지 생성 및 편집 파이프라인용이며, Black Forest Labs의 9B 프롬프트 업샘플러를 토글로 제공
• Z-Image Turbo (int8): 빠른 초안과 랩의 참조 사진용
• MOSS-Image SFT (int8): 레이아웃 프롬프트용 초안
• LTX-2.5: 자체 오디오가 포함된 이미지→비디오용이며, 5개의 IC-LoRA 앱(genjutsu, reframe, sdr-hdr, mixed-media, dub)도 제공
• MiniMax H3 (int8): 음성과 사운드가 포함된 텍스트 또는 사진→클립 변환, 그리고 새로운 각도에서 클립을 다시 촬영하는 용도
• Qwen-Image-Edit-2509: Multiple Angles 및 next-scene LoRA 포함, Wan 2.1 / 2.2: 이펙트 LoRA 포함
• SeedVR2, Stable Audio 3, MiniMax Music 3: 업스케일링 및 오디오용

비디오 메뉴에는 46개의 앱과 함께 각 앱이 실행하는 오픈 모델이 표시됩니다.

워크플로는 1차 소스에서 조립되었습니다. ComfyUI 자체 템플릿, Lightricks의 ComfyUI-LTXVideo 예제, Comfy-Org의 comfy-reshoot이 사용되었으며, 저장소는 검증에 사용한 버전을 고정합니다(ComfyUI e3bee7f, 0.42.0 빌드, 그리고 ComfyUI-LTXVideo 44c8a36, ComfyUI-CrossViewWarp fbb1e93). Higgsfield의 Soul ID는 사진으로 인물 모델을 학습시키지만, Freefield는 학습을 전혀 하지 않습니다. 캐릭터 앱은 실행할 때마다 한 장 또는 세 장의 참조 이미지에서 인물을 복사하며, 랩에서 L40S 기준 13.0초가 걸렸습니다. 실제 캐릭터 LoRA를 위한 TrainLoraNode 경로는 향후 과제로 남겨두었습니다.

랩 실행이 측정한 것

저장소에는 자체 측정 하네스가 포함되어 있습니다. 10월 20일부터 26일까지 L40S와 H100 카드로 48회의 실행이 Modal에서 이루어졌고, 733개 케이스 중 710개가 정상으로 돌아왔습니다. 웹 앱에 표시된 모든 예시는 이 실행 중 하나이며 소요 시간과 최대 VRAM이 함께 붙어 있고, 실행별 로그는 docs/lab-runs.md에 있습니다.

프로젝트가 공개한 엔드투엔드 수치는 세 번의 브라우저 실행입니다. morph는 버튼 클릭부터 비디오까지 160.8초(그중 128.7초는 GPU), mixed-media는 H100에서 149초, dub는 72초였으며, face-swap은 호스팅 데모 기준 GPU 시간 25.2초로 측정되었습니다. 프로젝트는 VRAM 맵도 유지합니다. create-image는 17.8GB로 24GB 카드에 전부 들어가고, z-image는 12.2GB이며, cinema-video는 최대 44.3GB로 Modal 실행이 필요하고 H3 앱은 텍스트 인코더만으로 27.1GB가 필요합니다.

모든 앱에는 모델 이름, 라이선스, 단계별 필요 VRAM을 보여주는 '작동 방식' 탭이 있습니다.

이미지 모델 선택

이미지 생성은 10월 24일까지 Z-Image Turbo로 실행되었습니다. FLUX 3 Image Klein으로의 전환은 두 가지 입력에서 비롯되었습니다. 2026년 10월 Artificial Analysis의 텍스트 기반 이미지 생성 아레나에서 Klein이 1043 Elo로 오픈 웨이트 모델 중 선두를 기록했고(Qwen-Image-2.1 1042, Fibo 2.0 1039, Z-Image Turbo 936), 랩에서 동일한 시드로 다섯 모델에 대해 수행한 6개 프롬프트 비교도 있었습니다. 이 테스트에서 Klein은 요소 개수(사과 세 개, 레몬 다섯 개)를 지켰고, Krea 2가 비워둔 라벨을 채웠으며, Krea가 놓친 탑다운 뷰를 유지했고, JSON 프롬프트를 장면으로 해석했습니다. 반면 Z-Image는 키를 간판 위에 인쇄해 버렸습니다.

6개 프롬프트 비교. 각 결과 아래에 GPU 초와 최대 VRAM이 표시됩니다.

직접 만든 워크플로 사용하기

tools/import_workflow.py는 이미 가지고 있는 ComfyUI 워크플로에서 새 앱의 초안을 만듭니다. 매니페스트를 작성하고 워크플로를 폴더에 넣으면, 그 앱은 내장 앱과 동일한 러너, 모델 다운로드, VRAM 계산을 그대로 물려받습니다. 템플릿 앱은 반대 방식입니다. 72개의 템플릿 앱은 기존 파이프라인에 고정 프롬프트를 얹은 것이며, 손으로 작성하지 않고 tools/template_apps.py가 표에서 생성합니다.

실행 방법

Freefield는 Node 22.6+와 Python 3.10+가 필요하며, Modal 또는 직접 보유한 GPU에서 실행됩니다. 로컬 경로는 tools/local_backend.py setup으로, 고정된 커밋의 ComfyUI를 고정된 커스텀 노드, comfy-api-proxy, 그리고 앞단의 토큰 게이트웨이와 함께 설치합니다. 이어서 tools/local_backend.py download가 앱에 필요한 모델 팩을 받아오며, 다운로드 전에 무엇이 누락되었는지와 그 크기를 알려줍니다. 일부 모델은 Hugging Face에서 게이트되어 있어 HF 토큰과 라이선스 동의가 필요하며, tools/doctor.py가 시작 전에 두 가지를 모두 확인합니다.

저장소에는 아직 태그된 릴리스가 없습니다. 2026년 10월 20일에 생성되었고, 스타 112개와 포크 26개를 기록 중이며, 마지막 푸시는 10월 27일이었습니다.