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GITHUB · ANALIZADO

jellyflam3-server

Servidor autohospedado de medios generativos que renderiza visuales inspirados en flam3, los procesa con ffmpeg y los sirve a clientes Roku, Kodi y Jellyfin para pantallas de TV.

Ficha actualizada 24 sept 2026, 2:49 · upstream 24 sept 2026, 2:43 · release v0.3.1

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
00

Qué es jellyflam3-server

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

JellyFlam3 Server es un servidor de medios generativos autohospedado que renderiza visuales tipo flam3, los codifica con ffmpeg y los distribuye como streams ambientales continuos a dispositivos Roku, Kodi y cualquier reproductor compatible con HLS en la red local. Funciona como motor de sueños para pantallas: parte Jellyfin, parte Electric Sheep, parte horno visual impulsado por flam3.

La arquitectura consta de un "furnace" (Raspberry Pi) que renderiza archivos .flam3, los codifica en H.264 y los cataloga en Jellyfin, mientras que los clientes "pasture" reproducen el contenido en la LAN. El enfoque prioriza calidad sobre cantidad, con renders que pueden tardar horas o días por archivo.

Requiere Raspberry Pi 5 + NVMe + disco sheep, Jellyfin, toolchain flam3/ffmpeg y opcionalmente una caja Kodi. No es una aplicación plug-and-play para TV inteligente; requiere sideloading en Roku y configuración manual de presets.

CASOS DE USO
  • Pantallas ambientales generativas para TV conectadas a la red doméstica
  • Sustituto visual tipo Electric Sheep con fractales flame personalizados
  • Streaming de contenido generativo a reproductores Jellyfin/HLS en LAN
  • Proyecto homelab para renderizado distribuido de arte procedural
PUNTOS DESTACADOS
  • Arquitectura modular: flam3 → ffmpeg → Jellyfin con separación clara entre furnace y pasture
  • Soporte nativo para Roku (VoD y screensaver) y Kodi mediante sideloading
  • Pipeline optimizado para TV de gran formato con escalado H.264
  • Documentación completa por fases (1-5) con guías de hardware y despliegue
  • Licencia MIT para código principal con componentes third-party bajo sus licencias originales
PRECAUCIONES
  • No incluye Docker ni Dockerfile; requiere instalación manual en sistema nativo
  • Roku no tiene paquete oficial en Channel Store (v0.3.0); necesita sideloading de desarrollador
  • Tiempo de renderizado prolongado: primeros sheep pueden tardar horas, rebaño grande meses
  • No embebe presets Jellyfin; requiere inserción manual de IDs o compilación en Pi
  • Requiere Raspberry Pi 5 con NVMe y refrigeración activa para perfiles de hardware recomendados
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

electricsheep.242.03322 still
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Despliegue recomendado en Raspberry Pi 5 con OS 64-bit, usuario jellyflam3, hostname rpi-jellyflam3-{16,08,04}a. Montar NVMe en /var/cache/jellyflam3 y USB SSD en /media/sheep. Ejecutar scripts de bootstrap e instalación en orden: flam3 → jellyfin → systemd units. Rellenar secrets.env después del wizard Jellyfin. Validar con bringup_check.sh --strict antes de producción.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Node.jsPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
No detectados
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.