vivijure-local-16gb
Backend de renderizado local para Vivijure que ejecuta CogVideoX-5B-I2V en una GPU NVIDIA de 16GB. Optimizado para fidelidad visual, compatible con el módulo local-gpu del Studio y listo para producción en entornos homelab o servidores propios.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 10:56 · upstream 25 sept 2026, 10:33 · release v1.1.0
Qué es vivijure-local-16gb
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Este repositorio implementa un backend de renderizado de alta fidelidad para la suite Vivijure, diseñado específicamente para ejecutarse en una GPU NVIDIA de consumo con 16GB de VRAM. Utiliza el modelo CogVideoX-5B-I2V para generar video a partir de imágenes, integrándose directamente con el controlador Vivijure Studio mediante su módulo local-gpu. La arquitectura permite que los renders se procesen en la silicio propia del usuario, eliminando costes de nube y latencia de red, mientras mantiene una interfaz de control unificada.
Requiere una configuración inicial de credenciales para Cloudflare R2 para el almacenamiento de clips y keyframes, así como drivers NVIDIA 550 o superiores con CUDA 12.4. El sistema gestiona automáticamente la descarga de pesos del modelo (~22GB) en la primera ejecución y aplica un límite de uso de VRAM (15.5GB por defecto) para evitar fallos de memoria en tarjetas de 16GB, garantizando estabilidad durante sesiones de renderizado largas como las de 49 frames.
Es una solución robusta para entornos de homelab o servidores dedicados que buscan calidad superior frente a alternativas más ligeras, aunque depende estrictamente de hardware físico dedicado y no admite particiones virtuales de GPU (vGPU) que resultan en artefactos visuales corruptos.
- Generación de video a partir de imágenes (I2V) localmente con alta fidelidad
- Integración como motor de renderizado para un panel de control Vivijure Studio autoalojado
- Procesamiento de clips de video en entornos homelab sin depender de instancias cloud costosas
- Renderizado de secuencias largas (hasta 49 frames) con gestión segura de memoria VRAM
- Producción lista desde la versión v1.0.0, probada en hardware real (RTX 4090/Ada)
- Integración nativa con el módulo local-gpu del Vivijure Studio sin cambios en el controlador
- Gestión automática de límites de VRAM para evitar OOM en tarjetas de 16GB
- Soporte oficial para despliegue mediante Docker Compose con imagen estable versionada
- No compatible con vGPUs o slices virtuales (ej. A16-16Q), que generan ruido latente corrupto
- Requiere GPU NVIDIA física dedicada de al menos 16GB VRAM y driver 550+
- Necesita ~35GB de espacio en disco libre para la imagen del contenedor y los pesos del modelo
- Configuración obligatoria de credenciales Cloudflare R2 para almacenamiento de salida
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar Docker, Toolkit NVIDIA Container y driver 550+. Copiar .env.example a .env, configurando R2_ACCOUNT_ID, R2_ACCESS_KEY_ID, R2_SECRET_ACCESS_KEY y R2_BUCKET. Ejecutar docker compose up -d. Asegurar que la GPU sea física, no vGPU. Para actualizar, cambiar el tag en docker-compose.yml y ejecutar docker compose pull && docker compose up -d.
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.