PotionUI
PotionUI es un estudio auto-hospedado para generación de imágenes, video y audio mediante modelos de difusión. Soporta múltiples modelos (SDXL, Flux, Wan, LTX) en una sola instancia con gestión multiusuario, panel administrativo y control granular por usuario/grupo.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 16:31 · upstream 21 sept 2026, 11:44 · release v0.0.9
Qué es PotionUI
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
PotionUI es una plataforma auto-hospedada diseñada para generar contenido multimedia utilizando modelos de difusión avanzados. Permite ejecutar Krea-2, Anima, SDXL, Flux, Wan, LTX, Qwen-Image, MiniMax y YuE2 en un único sistema sin necesidad de gráficos de nodos ni configuración por modelo. La interfaz presenta controles específicos para cada modelo, mostrando únicamente las opciones que cada uno entiende (resolución, ángulo de cámara, estilo artístico).
La plataforma está construida con Next.js, Node.js, FastAPI y Python, ejecutándose nativamente en Linux x86_64 con GPU NVIDIA como configuración principal. Soporta despliegue experimental en Windows nativo, WSL2 o mediante backend remoto. Incluye panel de administración para gestionar usuarios, grupos, presets y acceso a modelos por usuario o grupo sin edición manual de YAML.
El sistema permite integración con Model Context Protocol (MCP) para control desde clientes externos como Claude Desktop. Incluye herramientas de prompt engineering (phrasebook, segmentos dinámicos), historial automático con parámetros exactos, directorio de video por secciones y automatizaciones visuales con triggers, condiciones y acciones.
- Generación de imágenes con modelos SDXL, Flux o Qwen-Image mediante prompts segmentados y phrasebook
- Producción de video con Wan 2.1/2.2 o LTX-2/2.3/2.5 incluyendo audio opcional
- Gestión multiusuario en un único servidor GPU con presets personalizados por usuario
- Integración con MCP para control desde agentes externos como Claude Desktop
- Automatización de flujos de generación con triggers basados en VRAM, eventos o cron
- Unificación de múltiples modelos de difusión sin configuración por modelo individual
- Panel administrativo completo para gestión de usuarios, grupos y presets
- Integración nativa con Model Context Protocol (MCP) para control externo
- Directorio de video basado en secciones temporales en lugar de prompts únicos
- Historial automático con parámetros exactos, seeds y archivos del modelo utilizados
- Estado Alpha 0.0.9 con cambios rotativos entre versiones
- Windows nativo soportado experimentalmente desde 0.0.8
- Requiere GPU NVIDIA para generación local (CUDA)
- No incluye Dockerfile ni soporte Docker según análisis técnico
- Configuración de backends remotos requiere instalación manual del worker
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Matriz probada: Linux x86_64 con GPU NVIDIA. Mínimos: 8 GB VRAM + 16 GB RAM para SDXL. Ejecutar ./potionui doctor para verificar prerequisitos y ./potionui start para despliegue completo. Opciones de perfil: local (GPU en máquina), híbrido (GPU local + workers remotos), remoto (CPU-only PyTorch sin CUDA) o worker (solo backend). Windows nativo experimental vía .\potionui.cmd. Backup obligatorio antes de producción.
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.