Freefield запускает 120 приложений в стиле Higgsfield на ComfyUI

Freefield это студия под лицензией MIT, которая пересобирает творческие приложения Higgsfield поверх ComfyUI. Это заявка на конкурс #OpenSourceHiggsfield от Comfy Org, проект стал публичным 27 октября 2026 года: 120 папок приложений, без API и партнёрских узлов, плюс двухминутное демо-видео на YouTube.

Большинство сайтов с AI-видео и фото продают одно и то же под разными названиями: фиксированный пайплайн с формой сверху. Автор Freefield разобрал этот каталог и пересобрал каждую позицию как рабочий процесс ComfyUI в формате API, а затем сгенерировал весь веб-интерфейс из манифестов рабочих процессов вместо написания кода для каждого приложения.

Двенадцать приложений Freefield, каждое запущено на GPU собственной лабораторией проекта

Двенадцать примеров приложений. Каждый получен запуском с фиксированным seed, а рядом с результатом приложение показывает время выполнения и пиковый VRAM.

Каждое приложение: одна папка

Приложение в Freefield это каталог внутри apps/ с манифестом app.json и рабочим процессом ComfyUI в формате API. Меню, формы, загрузки моделей, карта VRAM и тесты выводятся из этих манифестов, поэтому добавить приложение значит добавить папку и рабочий процесс. Сейчас в репозитории 120 папок приложений, 119 из них помечены как готовые; в анонсе автор оценивает покрытие в 95 из 129 инструментов и приложений, которые перечисляет Higgsfield.

Путь запроса короткий и не выходит за пределы API 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

Когда два приложения используют разные базовые модели, шлюз вызывает POST /free в ComfyUI, так что от предыдущего приложения в VRAM ничего не остаётся.

Вкладка Explore: избранные приложения в виде видеокарточек, студии изображений, видео и аудио, а также типы персонажей AI Influencer

Вкладка Explore. Избранные приложения отрисовываются как видеокарточки, а студии делят каталог по типу медиа.

Какие открытые веса стоят за каждым приложением

Freefield придерживается намеренно узкого правила: каждая модель это файл, который вы скачиваете, указанный в манифесте приложения вместе с её репозиторием на Hugging Face, размером и лицензией. По этой причине облачная ветвь текстового энкодера из примеров LTX от Lightricks удалена. Базовый набор:

FLUX 3 Image Klein (int8) для Create Image и пайплайнов редактирования, с 9B-апсемплером промптов от Black Forest Labs в виде переключателя
Z-Image Turbo (int8) для быстрых черновиков и референсных фото лаборатории
MOSS-Image SFT (int8) как черновик для промптов с раскладкой
LTX-2.5 для преобразования изображения в видео с собственным аудио, плюс пять приложений IC-LoRA (genjutsu, reframe, sdr-hdr, mixed-media, dub)
MiniMax H3 (int8) для текста или фото в клип с речью и звуком, а также для пересъёмки клипа с нового угла
Qwen-Image-Edit-2509 с LoRA Multiple Angles и next-scene, и Wan 2.1 / 2.2 с LoRA эффектов
SeedVR2, Stable Audio 3 и MiniMax Music 3 для увеличения разрешения и аудио

Меню Video: 46 приложений в разделах Create, Edit, Motion control и Templates, с колонкой открытых моделей, на которых они работают

В меню Video перечислены 46 приложений, а рядом указаны открытые модели, на которых работает каждое из них.

Рабочие процессы собраны из первоисточников: собственных шаблонов ComfyUI, примеров ComfyUI-LTXVideo от Lightricks и comfy-reshoot от Comfy-Org, а в репозитории закреплены версии, на которых они проверялись (ComfyUI e3bee7f, сборка 0.42.0, плюс ComfyUI-LTXVideo 44c8a36 и ComfyUI-CrossViewWarp fbb1e93). Soul ID от Higgsfield обучает модель человека по его фотографиям; Freefield вообще не обучает. Его приложения для персонажей копируют человека с одного или трёх референсных изображений при каждом запуске, это 13,0 секунды времени L40S в лаборатории, а путь через TrainLoraNode для настоящей LoRA персонажа оставлен на будущее.

Что показали замеры лаборатории

В репозитории есть собственный стенд для замеров. С 20 по 26 октября на картах L40S и H100 в Modal ушло 48 запусков, и 710 из 733 случаев вернулись с результатом ok. Каждый пример, показанный в веб-приложении, это один из таких запусков с приложенным временем выполнения и пиковым VRAM, а журнал по каждому запуску лежит в docs/lab-runs.md.

Сквозные цифры, которые публикует проект, это три запуска из браузера: morph за 160,8 секунды от нажатия кнопки до видео (128,7 из них на GPU), mixed-media за 149 секунд и dub за 72 секунды на H100, а face-swap измерен в 25,2 секунды GPU-времени через размещённое демо. Проект также ведёт карту VRAM: create-image целиком помещается на карту с 24 ГБ при 17,8 ГБ, z-image при 12,2 ГБ, а cinema-video требует запуска в Modal с пиком 44,3 ГБ, и приложениям H3 нужно 27,1 ГБ только под текстовый энкодер.

Вкладка How it works приложения Dub: пайплайн, каждая модель с размером и лицензией, а также VRAM по фазам

У каждого приложения есть вкладка How it works, где указаны модели, их лицензии и объём VRAM, необходимый каждой фазе.

Выбор модели для изображений

Create Image работал на Z-Image Turbo до 24 октября. Переход на FLUX 3 Image Klein сложился из двух источников: арены text-to-image от Artificial Analysis за октябрь 2026 года, где Klein лидирует среди моделей с открытыми весами с 1043 Elo (Qwen-Image-2.1 1042, Fibo 2.0 1039, Z-Image Turbo 936), и сравнения на шести промптах, которое лаборатория провела на пяти моделях с общим seed. В этом тесте Klein сохранил количество элементов (три яблока, пять лимонов), заполнил этикетку, которую Krea 2 оставила пустой, удержал вид сверху, который Krea упустила, и прочитал JSON-промпт как сцену, тогда как Z-Image напечатал ключи на вывеске.

Шесть промптов на Z-Image Turbo, FLUX 3 Klein с апсемплером и без него, Krea 2 Turbo и MOSS-Image

Сравнение на шести промптах, с GPU-секундами и пиковым VRAM под каждым результатом.

Подключите свой рабочий процесс

tools/import_workflow.py создаёт черновик нового приложения из любого рабочего процесса ComfyUI, который у вас уже есть: он записывает манифест и кладёт рабочий процесс в папку, после чего приложение наследует тот же раннер, загрузку моделей и учёт VRAM, что и встроенные. Приложения-шаблоны работают наоборот: 72 из них это фиксированные промпты поверх существующих пайплайнов, сгенерированные tools/template_apps.py из таблицы, а не написанные вручную.

Запуск

Freefield требует Node 22.6+ и Python 3.10+ и работает либо в Modal, либо на вашей собственной GPU. Локальный путь: tools/local_backend.py setup, который устанавливает ComfyUI на закреплённом коммите с закреплёнными пользовательскими нодами, comfy-api-proxy и токен-шлюзом впереди; затем tools/local_backend.py download подтягивает нужные приложению пакеты моделей и перед загрузкой сообщает, чего не хватает и насколько это объёмно. Некоторые модели закрыты на Hugging Face, поэтому нужны HF-токен и принятые лицензии, а tools/doctor.py проверяет и то и другое до запуска.

В репозитории пока нет релиза с тегом: он создан 20 октября 2026 года, у него 112 звёзд и 26 форков, а последний пуш был 27 октября.