vivijure-local-12gb
Backend local para Vivijure que ejecuta conversión imagen-a-video (i2v) en GPU NVIDIA de consumo con 12GB VRAM. Utiliza LTX-Video optimizado, despliegue vía Docker Compose y conexión segura mediante Cloudflare Tunnel sin costes de nube.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 10:56 · upstream 25 sept 2026, 10:36 · release v1.1.0
Qué es vivijure-local-12gb
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Este repositorio implementa el motor de renderizado local para Vivijure, diseñado específicamente para tarjetas gráficas NVIDIA de consumo con al menos 12GB de VRAM (ej. RTX 3060, 4070). A diferencia del backend en la nube, permite ejecutar tareas de generación de video directamente en tu hardware propio dentro de un homelab, eliminando costes de alquiler de GPU.
La arquitectura se integra con el plano de control Vivijure Studio mediante un módulo `local-gpu` que se conecta a través de un túnel Cloudflare. El sistema soporta tres niveles de calidad (`draft`, `standard`, `final`) utilizando variantes del modelo LTX-Video, optimizando el uso de memoria para evitar OOM en tarjetas de 12GB.
El despliegue es sencillo mediante Docker Compose con una imagen precompilada, requiriendo solo credenciales de almacenamiento (R2) y configuración de entorno. Incluye pruebas unitarias en CPU y un sistema de benchmarking para validar el rendimiento antes del uso productivo.
- Generación de video a partir de imágenes estáticas en hardware propio sin costes cloud.
- Renderizado local de clips de video para proyectos creativos personales o pequeños estudios.
- Integración con Vivijure Studio para un flujo de trabajo híbrido (local vs nube).
- Pruebas y desarrollo de modelos de IA generativa en entorno controlado.
- Optimización verificada para GPU NVIDIA de 12GB VRAM con LTX-Video.
- Licencia AGPL-3.0, permitiendo uso libre y modificación en homelab.
- Despliegue rápido con Docker Compose sin necesidad de compilación local.
- Soporte para tres niveles de calidad ajustados a la memoria disponible.
- Requiere hardware NVIDIA específico (driver 550+, Toolkit) y no funciona en CPU.
- Ejecución serial de trabajos (una tarea GPU a la vez por instancia).
- Dependencia de configuración externa de túnel Cloudflare para acceso seguro.
- Necesita espacio en disco adicional (~25GB) para imágenes y modelos.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar drivers NVIDIA 550+, Docker y Toolkit antes de ejecutar `docker compose up`. Copiar `.env.example` a `.env`, configurar credenciales R2 y token opcional. El primer render descargará los pesos del modelo (~10GB). Usar `preflight.sh` para validar el entorno.
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.