Flux Basic 9:16
- Duración
- first frame
- Costo
- 24 GB · ~$0
- Tiempo
- ~18s
Ecosistema · Open source · Python 3.11+
Un monorepo Python que fusiona cinco linajes — pipeline industrial, DAG cognitivo, editorial layer, ComfyUI multi-tenant y long-form. Desde reels de 25s hasta documentales de 60 min. Self-hosted o managed.
$ contenido topic "the placebo effect" --mode premium
🎬 Generating reel — task a8c12f3
└─ DAG: hunters × 4 → critic → narrators × 3 → judge
└─ Visual: ComfyUI flux_lora_brand + Higgsfield DoP
└─ TTS: Gemini Flash, sample-accurate timing
✓ Done in 94.2s
Output: ./output/a8c12f3/reel.mp4
Duration: 23.4s · Cost: $0.087
# 413 tests verde · 5 linajes · 7 workflows ComfyUI 4 entry points · 18 reasoners premium · 70–110s · ~$0.08–1.20
Linajes — qué resuelve cada uno
Cada linaje aporta una capacidad específica que el resto NO tiene. No es un fork de uno con plugins; es una fusión arquitectónica deliberada con ADRs documentados.
Origen · MoneyPrinterTurbo
API REST + colas Redis, WebUI Streamlit, 20+ proveedores LLM, 6 motores TTS, stock footage, publicación social, multi-aspect.
El esqueleto que permite servir muchos requests en paralelo.
Origen · reels-af
DAG de 18 reasoners (hunters → critic → narrators → judge), narrativa delayed-reveal, sample-accurate TTS, word-burst karaoke.
La diferencia entre 'genera un guión' y 'encuentra el ángulo viral'.
Origen · corredor-content
Brand voice como código, anti-alucinación vía facts.json, gate humano plan → approve → produce, pilares rotables.
Convierte el sistema en una redacción, no solo en un generador.
Origen · ComfyUI · Comfy-Org
7 workflows pre-armados (Flux LoRA, ControlNet, IPAdapter, AnimateDiff, Inpaint, Upscale), training wizard, multi-tenant, OOM auto-retry.
El moat real: identidad visual única vía LoRA propia.
Origen · HKUDS/ViMax
NovelCompressor + RAGStore + ScriptPlanner 3 actos + SceneExtractor + StoryboardArtist + VLM consistency selectors.
Video de 5–60 min: documentales, libros animados, audiolibros.
Capacidades — 13 backends
El selector híbrido decide automáticamente cuál usar según presupuesto, brand identity disponible y tipo de output. Filtra abajo para entender el espacio de decisión.
Custom: IPAdapter_plus
Custom: AnimateDiff-Evolved, VideoHelperSuite
Dos pipelines · misma columna vertebral
Reels y long-form reutilizan el mismo LLM router, las mismas LoRAs ComfyUI, el mismo TTS sample-accurate y el mismo editor ffmpeg. Cambia solo la capa de orquestación narrativa. Esto NO existe en MoneyPrinterTurbo ni en ViMax por separado.
Reel · 25 segundos
Input
topic: 'el efecto placebo'
Hunters × 4
12 candidatos paralelos (specific_figure, reversal, temporal, cross_domain)
Critic + Narrators
top 3 → 3 scripts delayed-reveal → judge elige winner
Visual + Audio
5 beats × (Higgsfield DoP + Gemini Image + Gemini Flash TTS)
Stitch
single-pass ffmpeg + word-burst libass
● Long-form · 5–60 min
Input
novel: 50,000 palabras / script / idea
Compress + RAG
N chunks paralelo → LLM compresión → store BAAI/bge embedding
Script Planner
intent router (narrative/motion/montage) → NarrativeArc 3 actos
Scenes + Storyboard
SceneExtractor → 6-12 escenas → StoryboardArtist → 30-100 shots
Shoot + Consistency
ComfyUI + Reference selector + Best-of-N VLM × cada shot
Stitch
ffmpeg single-pass + narration + subs
Stack compartido
core.llm_router · core.visual.generation · core.tts · core.editor · core.editorial
Apache 2.0 · GitHub público
Open source, multi-tenant, cost-tracked, con LoRA training wizard incluido. 413 tests verde. Cero vendor lock-in.
Built in Veracruz · MX · for Latam first