shiguang
Plataforma local de trabajo para generación de imágenes con IA que soporta múltiples proveedores (OpenAI, Gemini, Anthropic), gestión de costes, canvas infinito y memoria contextual.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 14:57 · upstream 25 sept 2026, 14:54 · release sin release detectada
Qué es shiguang
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
拾光 (Shiguang) es una aplicación web completa construida con React, TypeScript y Node.js que funciona como un centro de control local para la generación de imágenes mediante inteligencia artificial. La arquitectura utiliza Express para el backend, SQLite para persistencia de datos y una implementación de workers separados para manejar tareas asíncronas de generación. El frontend emplea React Flow para proporcionar un canvas infinito con nodos interconectables que representan el historial de iteraciones creativas.
- Gestión de flujos de trabajo visuales complejos donde cada imagen puede servir como punto de partida para nuevas variaciones mediante la función 'modificar esta imagen'.
- Experimentación con múltiples proveedores de IA simultáneamente (OpenAI, Gemini, Anthropic) desde una única interfaz unificada.
- Control detallado de costes y presupuestos por proyecto, con seguimiento de estimaciones versus gastos reales en tiempo real.
- Creación de imágenes iterativas manteniendo el historial completo de prompts, parámetros y versiones en un grafo visual.
- Arquitectura modular que separa el servidor HTTP del worker de generación mediante variables de entorno, permitiendo escalabilidad horizontal en un solo nodo.
- Sistema de persistencia robusto con SQLite WAL y gestión de tareas asíncronas mediante leases y colas persistentes.
- Soporte nativo para múltiples protocolos de proveedores (OpenAI compatible, Gemini, Anthropic) con adaptadores HTTP proxy.
- Gestión avanzada de memoria contextual que comprime automáticamente el historial de conversación manteniendo las 12 últimas interacciones relevantes.
- No incluye sistema de autenticación centralizado ni base de datos de usuarios, por lo que no es adecuado para despliegues públicos sin medidas adicionales.
- Las claves API se almacenan en texto plano en SQLite, requiriendo protección del archivo de base de datos y acceso restringido al servidor.
- Funcionalidades avanzadas como ControlNet, LoRA o extensión de imágenes (outpainting) no están implementadas actualmente.
- La gestión de memoria es local sin soporte para bases de datos vectoriales, limitando la búsqueda semántica avanzada.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Node.js 22.13+. Para producción: usar Docker con volumes persistentes para data/outputs. Configurar WORKER_ENABLED=false en el servidor HTTP y ejecutar worker separado si se necesita escalabilidad. No exponer directamente al internet sin autenticación adicional. Verificar que los directorios de datos e imágenes estén montados correctamente.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.