nai-atelier

NAI Atelier es un taller de creación de NovelAI que se ejecuta en una computadora personal, desarrollado a partir de kirafishy/NaiPromptManager y mantenido de forma independiente, bajo licencia MIT. No es una simple caja de entrada de prompts, sino un flujo de trabajo completo construido en torno al uso personal a largo plazo: recopilar artistas y personajes, combinar prompts, invocar NovelAI, guardar imágenes originales y parámetros, organizar el historial y la inspiración, y continuar su uso entre la computadora y el móvil. Alcance y requisitos previos El proyecto está dirigido explícitamente solo a suscriptores del nivel NovelAI Opus; la estimación de costos, la determinación de cuota gratuita y la visualización del límite de Opus están diseñadas según Opus, y no se ha adaptado a otros niveles ni a servicios de retransmisión de terceros. Su ejecución requiere Node.js 24.x (o superior a 22.19.0) y npm, además de una API Key que comience con pst-. En el primer uso se inicia mediante git clone, npm install y npm run dev:local; una vez listos la puerta de enlace local y el servicio de diccionario, se accede a localhost:3000, sin necesidad de desplegar en Cloudflare. Módulos funcionales principales Las cadenas de estilo sirven para guardar estilos de dibujo, módulos, parámetros y portadas reutilizables; los prompts y los módulos están desacoplados, y admiten palabras positivas y negativas independientes por personaje, así como posicionamiento por coordenadas. El laboratorio de generación admite cuatro modos: texto a imagen, imagen a imagen, repintado parcial y expansión; ofrece estimación de tamaño y costo, bloqueo de pasos, generación con canal transparente, importación de parámetros PNG/JSON y vista previa de imágenes de proceso en streaming mediante SSE. El historial de generación persiste las imágenes originales y los parámetros en D1 y R2 locales, y admite filtrado, paginación, limpieza por lotes y envío de vuelta al laboratorio con un clic. La biblioteca de inspiración funciona como base de conocimiento personal, admite etiquetas, notas, tableros de inspiración y puntuaciones, y puede derivarse en cadenas de estilo, referencias de personaje o Vibe permanente. Biblioteca de recursos El proyecto ofrece un punto de descarga desde GitHub de la base de datos de Tags en chino e inglés de ffdkj; no incluye una base de datos integrada ni un diccionario pregenerado, por lo que el usuario debe descargarla en la configuración o ejecutar npm run update:tags para generar los fragmentos locales, con un tamaño de aproximadamente más de 320 000 entradas. La biblioteca de artistas puede generar alrededor de 151 000 entradas de artistas, y admite búsqueda, ordenación, favoritos, sorteo aleatorio y generación de imágenes de referencia base con un prompt unificado. La biblioteca de personajes distingue entre Tags oficiales y personajes personalizados recreados. AITag se conecta directamente a aitag.win para buscar obras de NovelAI y consultar a la inversa prompts y parámetros, y permite importarlos al laboratorio, guardarlos como cadenas de estilo o añadirlos a la biblioteca de inspiración. Danbooru se integra con una galería de imágenes para todas las edades como referencia de materiales y Tags; Pixiv ofrece listas y navegación por etiquetas mediante inicio de sesión OAuth oficial. La inferencia inversa de imágenes usa WD Tagger local, con una descarga inicial de aproximadamente 379 MB del modelo, sin necesidad de subir nada a la nube. Agente del proyecto y activos El agente del proyecto se basa en el núcleo ligero de pi.dev, puede leer materiales locales, observar imágenes originales del historial e invocar herramientas del taller; admite múltiples sesiones, colaboración visual multimodal y confirmación transaccional tipo borrador; las operaciones que impliquen eliminación o consumo de Anlas requieren confirmación en el frontend. La transferencia Vibe permanente codifica la imagen de referencia en una codificación irreversible; cada nueva codificación consume 2 Anlas, y admite combinación, importación/exportación de .naiv4vibe y deduplicación. Precise Reference admite tres tipos: personaje, estilo de dibujo y personaje más estilo de dibujo; cada imagen de referencia y cada imagen generada consumen 5 Anlas adicionales. Móvil e interoperabilidad El móvil accede al puerto 3000 de la computadora a través de la red de área local doméstica, con autenticación mediante PIN de cuatro dígitos; el equipo local no requiere contraseña y, tras la verificación, no se solicita durante 30 días. La versión móvil está rediseñada para uso táctil, los controles principales cumplen con 44×44 px, hay navegación fija en la parte inferior, y cada módulo tiene su propio diseño y configuración de caché. El proyecto incluye un conector para st-chatu8, que puede instalarse en SillyTavern con un clic y sincroniza bidireccionalmente cadenas de estilo, Vibe e historial de generación; las imágenes del historial se indexan por ruta para evitar ocupar disco de forma duplicada. Costos y privacidad El proyecto distingue entre puntos Anlas y el límite de Opus, y registra localmente el presupuesto y el uso por Key, mostrando una estimación y una confirmación antes de generar. La caja de seguridad de múltiples claves admite gestión por alias y cambio entre ellas, pero actualmente las claves se almacenan en texto plano JSON en D1 local; el enmascaramiento de la interfaz no equivale a cifrado. El modo de seguridad de imágenes ofrece una triple máscara de desenfoque, oscurecimiento y desaturación, y admite vista temporal y autobloqueo al perder el foco. Datos y copias de seguridad Las imágenes originales, miniaturas, codificaciones y registros de recuperación se encuentran en el área persistente local-data; borrar la caché del navegador no elimina los registros, aunque su conservación a largo plazo sigue dependiendo de las copias de seguridad. Si la escritura final de una codificación Vibe falla, primero se guarda en local-data/vibe-recovery y se incorpora automáticamente tras reiniciar, evitando pagos duplicados.