sticker-lab
Sticker Lab convierte ideas de texto en 18 stickers animados para Telegram, WhatsApp y web usando modelos de IA compatibles con OpenAI. Genera una hoja de expresiones que luego anima mediante un motor propio, exportando a múltiples formatos optimizados para cada plataforma.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 15:03 · upstream 25 sept 2026, 14:14 · release v0.1.0
Qué es sticker-lab
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Sticker Lab es una aplicación web local-first que transforma descripciones de texto en stickers animados coherentes. El flujo de trabajo consiste en dos pasos principales: primero, un modelo de lenguaje genera una descripción visual detallada del personaje; segundo, un modelo de imagen dibuja una hoja con 12 expresiones faciales distintas sobre un fondo transparente o blanco.
La aplicación incluye un motor de animación que procesa estas imágenes estáticas para crear stickers dinámicos con efectos como parpadeo, saltos, lágrimas o corazones. El sistema soporta múltiples proveedores de API compatibles con OpenAI, permitiendo flexibilidad en la elección del modelo de texto e imagen sin necesidad de cambiar el código base.
Sticker Lab destaca por su enfoque local-first, no requiere base de datos ni cuentas externas, y permite exportar a formatos optimizados para cada plataforma (WebM para Telegram, WebP para WhatsApp). El motor de animación funciona tanto en servidor como en navegador.
- Creación rápida de stickers personalizados para grupos de Telegram o WhatsApp
- Desarrollo de avatares animados para perfiles de redes sociales
- Prototipado visual de personajes para proyectos de narrativa interactiva
- Generación de assets promocionales para campañas de marketing digital
- Soporte nativo para múltiples formatos de exportación (WebM, WebP, GIF, APNG)
- Arquitectura local-first que no requiere base de datos ni cuentas externas
- Compatibilidad con cualquier proveedor OpenAI-compatible mediante variables de entorno
- Motor de animación reutilizable que funciona tanto en servidor como en navegador
- Dependencia crítica de modelos de imagen que respeten la cuadrícula 4x3 para evitar errores de corte
- Generaciones interrumpidas al reiniciar el servidor sin persistencia de estado
- Requiere instalación manual de dependencias del sistema como ffmpeg y librerías específicas
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.
Requiere Node.js 20.9+, pnpm, ffmpeg con codecs VP9 y H.264. Configurar STICKER_LAB_PASSWORD para proteger la API key en entornos públicos. Usar almacenamiento persistente para el directorio ./data donde se guardan los archivos generados. No compatible con plataformas serverless de sistema de archivos temporal como Vercel.
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.