¿Qué es Freefield?
Freefield es un estudio web organizado como Higgsfield, la plataforma de pago de imagen y vídeo con IA, en el que cada app es un flujo de ComfyUI que corre sobre modelos de pesos abiertos. Hay 120 apps, 119 marcadas como listas: 39 con flujos propios, como la creación de imágenes con FLUX 3 Image Klein, vídeo con sonido con LTX-2.5 y MiniMax H3, reiluminación, escalado, cambio de personajes, doblaje con sincronía labial y música, más 72 apps de plantilla que ponen un prompt fijo sobre uno de esos flujos, como hace la mayor parte del catálogo de Higgsfield.
Cada app es una carpeta con un manifiesto app.json y un flujo; el menú, los formularios, las descargas de modelos, el mapa de VRAM y las pruebas se generan a partir de esos archivos, y un script crea el borrador de una app nueva a partir de cualquier flujo de ComfyUI. No usa nodos de API ni de socios: cada modelo es un archivo que descargas, listado con su repositorio de Hugging Face, su tamaño y su licencia.
Se creó para el reto #OpenSourceHiggsfield de Comfy Org y se publicó el 27 de octubre de 2026. El código es MIT; el backend corre en Modal o, con un script local, en tu propio ComfyUI.
¿Merece la pena Freefield?
Freefield demuestra cuánto de una plataforma creativa que cobra por créditos puede reconstruirse con piezas públicas. Según el anuncio de su autor, cubre 95 de las 129 herramientas y apps que lista Higgsfield, y el README documenta las pruebas de cada una: 48 ejecuciones de laboratorio en Modal entre el 20 y el 26 de octubre, en tarjetas L40S y H100, en las que salieron bien 710 de 733 casos, con el tiempo y el pico de VRAM de cada ejemplo visibles en la app.
La economía es lo importante. Soul ID de Higgsfield entrena un modelo de una persona; las apps de personaje de Freefield, en cambio, copian a la persona a partir de una o tres fotos de referencia en cada ejecución, lo que costó 13,0 segundos de L40S, unos 0,007 $. El README calcula que entrenar un LoRA de personaje costaría unos 2 $ por persona y lo deja para más adelante. Las ejecuciones completas desde el navegador no son instantáneas: un vídeo de morph tardó 160,8 segundos en una H100, 128,7 de ellos en la GPU.
El hardware es la verdadera barrera. Las apps de imagen caben en una tarjeta de 24 GB, desde 0,4 GB para quitar fondos hasta 17,8 GB para Create Image, pero el vídeo de LTX-2.5 se mueve entre 21,5 y 22,8 GB, justo en una 4090, y las apps de MiniMax H3 necesitan 27,1 GB solo para el codificador de texto, así que corren en Modal. Algunos modelos de Hugging Face son restringidos y piden un token y aceptar su licencia.
La pega para el trabajo comercial son las licencias. MIT cubre el código de Freefield, no los pesos, y cada modelo tiene sus propias condiciones; un modelo de imagen que el autor consideró, Fibo 2.0, se quedó fuera porque sus pesos son de uso no comercial. Revisa el manifiesto de cada app cuyo resultado pienses vender. El proyecto es además obra de una sola persona, tiene dos semanas, 843 estrellas y una etiqueta v1.0 del 3 de noviembre.
Dónde se gana su sitio
Un estudio de vídeo para comercio electrónico de dos personas
Hacer packshots de producto y anuncios cortos sin pagar por crédito
Despliega el backend en Modal y usa apps de plantilla como Packshot, Volcano Ad y Product Shot; el coste son segundos de GPU de Modal, que la app muestra en cada ejemplo. Revisa la licencia de cada modelo antes de trabajar para clientes.
Una autora de flujos de ComfyUI
Convertir mi propio flujo en una app web con formulario
Ejecuta tools/import_workflow.py sobre el flujo en formato API para crear el borrador de la carpeta, edita el manifiesto app.json, y el menú, el formulario, las descargas y las pruebas se generan a partir de él.
Un aficionado con una RTX 4090
Editar y reiluminar imágenes en casa
python tools/local_backend.py setup y luego descarga solo los paquetes de imagen; Create Image llega a 17,8 GB y relight a 21,5 GB, ambos dentro de una tarjeta de 24 GB.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Node 22.6+, Python 3.10+ y una cuenta de Modal o una GPU local; tools/doctor.py indica lo que falta, luego descargas los paquetes de modelos, despliegas el backend y ejecutas npm run serve.
- Integraciones
- ComfyUI 0.42.0 en un commit fijado, el Comfy SDK, ComfyUI-LTXVideo, Modal y Hugging Face para descargar modelos; una CLI (npm run app) además de la interfaz web.
- Datos y privacidad
- Autoalojado: imágenes y vídeos se quedan en tu volumen de Modal o en tu propia máquina. Un token de pasarela protege el backend.
- Coste a escala
- Modal factura por segundo de GPU; los ejemplos del laboratorio muestran el tiempo de cada app. Los modelos de vídeo grandes necesitan tarjetas de la clase H100 o L40S.
- Límites
- Fallaron 23 de 733 casos del laboratorio; una app sigue en borrador; MiniMax H3 necesita más de 24 GB; no hay entrenamiento de personajes; MIT no cubre los pesos de los modelos.
Lo bueno
- 120 apps con pesos abiertos, sin nodos de API ni de socios
- Cada app es un manifiesto más un flujo, fácil de revisar o ampliar
- Ejecuciones de laboratorio con tiempo y pico de VRAM publicados para cada ejemplo
- Corre en Modal o en tu propio ComfyUI con versiones fijadas
- Las apps de personaje no necesitan entrenamiento, unos 0,007 $ por ejecución en Modal
Lo malo
- Las apps de vídeo necesitan 21,5 GB o más; las de H3 necesitan Modal
- Las licencias de los modelos varían y algunas prohíben el uso comercial
- Aún no hay entrenamiento al estilo de Soul ID
- Un único mantenedor, dos semanas de vida
Ideal para
Usuarios de ComfyUI y pequeños estudios que quieren efectos al estilo de Higgsfield sin créditos y tienen una GPU de 24 GB o una cuenta de Modal.
Alternativas a Freefield
Freefield: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Freefield?
- Freefield es una copia minuciosa con pesos abiertos del catálogo de Higgsfield y un proyecto de ComfyUI excepcionalmente bien documentado, aunque necesitas una GPU grande o una cuenta de Modal y paciencia con las licencias de los modelos. Le damos un 3.8 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Freefield?
- Gratis bajo MIT. Pagas el tiempo de GPU: en Modal, una imagen de personaje tardó 13,0 s de L40S en el laboratorio, unos 0,007 $ al precio base de Modal de 1,95 $ la hora; en local, solo tu propio hardware.
- ¿Qué inconvenientes tiene Freefield?
- Las apps de vídeo necesitan 21,5 GB o más; las de H3 necesitan Modal; las licencias de los modelos varían y algunas prohíben el uso comercial; aún no hay entrenamiento al estilo de Soul ID; un único mantenedor, dos semanas de vida.
- ¿Para quién es Freefield?
- Usuarios de ComfyUI y pequeños estudios que quieren efectos al estilo de Higgsfield sin créditos y tienen una GPU de 24 GB o una cuenta de Modal.
- ¿Cuánto cuesta Freefield para un equipo o en producción?
- Modal factura por segundo de GPU; los ejemplos del laboratorio muestran el tiempo de cada app. Los modelos de vídeo grandes necesitan tarjetas de la clase H100 o L40S.
- ¿Es Freefield seguro para los datos de la empresa?
- Autoalojado: imágenes y vídeos se quedan en tu volumen de Modal o en tu propia máquina. Un token de pasarela protege el backend.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Freefield?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son ComfyUI, InvokeAI y ArtCraft.
Respuestas comprobadas el 3 nov 2026.