lottie-render
lottie-render es una librería Node.js que convierte animaciones Lottie (.json) en video MP4 de alta calidad (H.264). Funciona como biblioteca local o servicio HTTP para renderizar animaciones sin necesidad de instalar software externo.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 18:10 · upstream 23 sept 2026, 18:07 · release v1.1.0
Qué es lottie-render
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Lottie Render permite convertir animaciones JSON de Lottie a video MP4 de manera sencilla, tanto desde una aplicación Node.js como mediante un servicio HTTP autocontenido. La librería se integra en aplicaciones existentes y ofrece dos modos: ejecución local con la biblioteca o despliegue como API REST para servicios externos.
El proyecto incluye un demo integrado que permite renderizar animaciones directamente desde el navegador sin necesidad de instalar dependencias, utilizando Chromium y FFmpeg. El servicio HTTP soporta autenticación mediante API Key, límites de tasa de envío por IP, y control de tiempo de ejecución por solicitud.
La arquitectura se basa en lottie-web para la visualización del contenido JSON y FFmpeg para el codificación del video H.264. Se respeta el tiempo original de animación al renderizar cada frame individualmente.
- Agregar una opción "Exportar como video" a aplicaciones que ya generan animaciones Lottie en formato JSON
- Renderizar animaciones desde Python, Go o otros lenguajes backend mediante un servicio HTTP autocontenido
- Conversión de colecciones masivas de archivos Lottie a MP4 mediante scripts automatizados
- Integración con pipelines CI/CD para generar videos de prueba y demos automáticamente
- Procesamiento de animaciones en entornos serverless o sin servidor (serverless functions)
- Generación de contenido multimedia para marketing, presentaciones o documentación
- Soporta renderizado local con la biblioteca lottie-render y despliegue como servicio HTTP autocontenido
- Permite renderizar animaciones desde el navegador sin necesidad de instalar FFmpeg ni dependencias externas
- Ofrece un demo integrado que acepta archivos Lottie self-contained (2 MiB, 10s máximo) con assets embedidos
- Soporta múltiples lenguajes de backend: Node.js, Python y Go mediante la misma API REST
- Permite renderizar animaciones a diferentes velocidades de frame rate sin afectar el tiempo original
- El video resultante es MP4 sin audio ni canal alpha; se debe especificar un color de fondo explícito
- Las imágenes y fuentes externas deben estar embeddadas en el archivo JSON, ya que las solicitudes HTTP(S) están bloqueadas por seguridad
- Se requiere dimensiones de píxeles pares para la codificación H.264 (yuv420p)
- No existe un sistema de cola o concurrencia entre instancias del servicio
- El tiempo máximo de ejecución es de 120 segundos por render, con límites de memoria y disco
- La librería sin dependencias HTTP no incluye la funcionalidad de servidor
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para desplegar como servicio HTTP: copia .env.example a .env, reemplaza la API_KEY con una clave segura aleatoria. Ejecuta `docker compose up -d --build` para iniciar el contenedor. Envía animaciones mediante POST al endpoint /api/render con headers X-API-Key y body multipart/form-data. El servicio respeta los límites de tasa de envío por IP (5 intentos/minuto) y devuelve 503 si está saturado. Para producción, activa HTTPS y implementa autenticación básica o JWT. La librería local se ejecuta mediante `node render.mjs` con la opción --fps para ajustar el frame rate.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.