Open Generative Studio

Un estudio de creación de IA de código abierto y autoalojable. Genera imágenes, vídeo, sincronización de labios, clips cinematográficos y anuncios de marketing/UGC desde un solo lienzo, con un constructor de flujos de trabajo basado en nodos, una cartera de créditos por usuario y un servidor MCP alojado para que los agentes de IA (Claude, ChatGPT, Cursor) puedan generar contenido multimedia a través de tu instancia.

La inferencia de modelos está impulsada por Atlas Cloud - una clave de API le da a tu instancia acceso a modelos de imagen, vídeo, audio y LLM de vanguardia (FLUX, Qwen-Image, Kling, Seedream, DeepSeek y más).

Características

• Image Studio - texto a imagen e imagen a imagen con imágenes de referencia, selector de múltiples modelos y una píldora de coste por generación en vivo.

• Video Studio - texto a vídeo, imagen a vídeo y referencia a vídeo con soporte de múltiples referencias de imagen / vídeo / audio.

• Lip Sync - retrato + audio (subido o grabado en el navegador) para generar un vídeo hablado.

• Marketing Studio - generación de vídeos de anuncios de producto / UGC con plantillas.

• Flow - un constructor de flujos de trabajo basado en nodos (React Flow): encadena nodos de LLM, imagen, vídeo y audio, expande un solo prompt en N variaciones, y comienza desde una biblioteca de plantillas comunitarias preconstruidas con medios de ejemplo integrados.

• Servidor MCP - un endpoint de Model Context Protocol alojado con conexión de un clic OAuth 2.1, para que los agentes puedan llamar a generate_image, generate_video, get_balance y más contra tu instancia.

• Cartera de créditos - operaciones atómicas de crédito en Postgres (deducir / reembolsar / ajustar), libro de transacciones de solo añadir, recargas opcionales con Razorpay, códigos promocionales y un programa de afiliados de dos niveles.

• Endurecido para producción - pipeline de generación con reembolso en caso de fallo, envío y conciliación asíncronos para trabajos de vídeo largos, re-alojamiento de resultados en Supabase Storage, limitación de velocidad y un panel de administración con métricas de negocio.

Related MCP server: Agnes MCP Server

Arquitectura (60 segundos)

Browser (studio canvas)
   |  POST /api/generate { model, prompt, ... }
   v
Next.js API route - Supabase auth -> atomic credit deduction -> dispatch
   |
   |  model_costs.source drives the dispatcher:
   |    'atlascloud' -> lib/atlascloud/client.js  (primary provider)
   |    'kie.ai' / 'muapi.ai' -> optional secondary adapters
   v
Atlas Cloud  (async prediction -> polled by the reconciler -> result re-hosted
              into Supabase Storage -> row completed / auto-refunded on failure)

• Frontend: Next.js 15 (App Router) + React + Tailwind.

• Backend: rutas de API de Next.js + Supabase (Postgres, Auth, Storage).

• Inferencia: Atlas Cloud - la aplicación se comunica con https://api.atlascloud.ai solo desde el servidor; las claves de API nunca llegan al navegador.

Inicio rápido

git clone https://github.com/nextgentrainingacademy88-max/open-generative-studio.git
cd open-generative-studio
cp .env.local.example .env.local   # paste your Supabase + Atlas Cloud keys
npm install
npm run build:packages
npm run dev                        # http://localhost:3000

Guía completa (migraciones de Supabase, bucket de almacenamiento, registro de modelos): SETUP.md.

Impulsado por Atlas Cloud

Este proyecto utiliza Atlas Cloud como su proveedor de inferencia de modelos:

• LLMs a través del endpoint POST /v1/chat/completions compatible con OpenAI.

• Imágenes a través de POST /api/v1/model/generateImage (FLUX, Qwen-Image, Seedream, ...).

• Vídeo a través de POST /api/v1/model/generateVideo (Kling, Vidu, ...).

• Las predicciones asíncronas se consultan en GET /api/v1/model/prediction/{id} y se finalizan mediante el reconciliador integrado.

Establece ATLASCLOUD_API_KEY en tu entorno y registra los modelos que quieras en la tabla model_costs (source = 'atlascloud') - consulta supabase/migrations/0052_atlascloud_provider.sql para ver un ejemplo comentado. Las claves se leen solo desde el servidor y nunca se confirman en este repositorio.

Recorrido por el repositorio

app/                    Next.js App Router - marketing pages, studio, wallet,
                        affiliate portal, blog, /api routes (generate, workflow,
                        razorpay, mcp, cron)
components/             App shell, marketing sections, admin charts, UI primitives
lib/                    Server-side core: credit ops, pricing, dispatch
  atlascloud/client.js  Atlas Cloud adapter (images, video, chat)
  generate-core.js      Auth -> deduct -> dispatch -> refund-on-failure pipeline
  generation-reconcile.js  Async poll + re-host + true-up
  flow/                 Workflow engine (poll-driven, fan-out, CAS-claimed ticks)
  mcp/                  MCP tools + auth (API keys + OAuth via Supabase)
packages/               Vendored studio UI + workflow-builder (React Flow)
supabase/migrations/    Full schema: wallet, generations, model catalog, promo,
                        affiliate program, security hardening
scripts/                Template seeders + maintenance scripts
skills/                 Agent skill bundle for the MCP server

Créditos y linaje

Comenzado desde Anil-matcha/Open-Generative-AI (MIT) y reconstruido sustancialmente: backend SaaS de cartera de créditos, despacho de proveedores en el servidor, motor de flujos de trabajo Flow + UX de constructor, servidor MCP con OAuth, programa de afiliados, análisis de administración, endurecimiento de seguridad y el sitio de marketing.

Licencia

MIT - libre de usar, autoalojar, modificar y redistribuir.