ComfyUI Social Media Suite 🎨🎬

Instalador todo-en-uno de ComfyUI optimizado para RTX 3060 12GB y orientado a la creación de imágenes y videos para redes sociales (Instagram, TikTok, YouTube, X/Twitter, Facebook, Pinterest). Incluye orquestador Python para automatizar publicación multi-plataforma y integración con agentes AI (Hermes, etc.) vía MCP.

🎯 ¿Qué es esto?

Este repositorio contiene un instalador automático que configura en tu PC todo lo necesario para usar ComfyUI como herramienta profesional de creación de contenido para redes sociales, más un orquestador Python que automatiza la generación y publicación multi-plataforma.

El instalador hace todo por ti:

✅ Verifica que tu PC cumple los requisitos (GPU, Python, Git, CUDA)
✅ Clona ComfyUI oficial
✅ Crea un entorno virtual Python aislado
✅ Instala PyTorch con soporte CUDA 12.1
✅ Instala ComfyUI-Manager (gestor visual de extensiones)
✅ Instala 17 custom nodes esenciales (incluye WD14 Tagger, VideoHelperSuite, LLM party, Comfyroll, WebhookNotifier, MCP server)
✅ Descarga modelos optimizados para 12GB VRAM (SDXL, Juggernaut, DreamShaper, Flux opcional, VAEs, ControlNets, AnimateDiff, Wan 2.1 opcional)
✅ Copia 9 workflows preconfigurados (Instagram, TikTok, YouTube, X, Pinterest, Carrusel, Video, Logo, Multi-Aspect-Ratio)
✅ Crea accesos directos start.bat / start.sh

Además, el orquestador scripts/auto_publish.py:

🤖 Lee un calendario JSON con los posts pendientes
🎨 Ejecuta workflows vía ComfyUI API (REST + WebSocket)
📤 Publica automáticamente a Instagram, Twitter/X, Facebook, Pinterest
⏰ Soporta modo daemon (cron-style) para programación
🔌 Preparado para integración con Hermes Agent vía MCP

Cuando termine, tendrás un sistema end-to-end listo para producir y publicar contenido sin tocar nada más.

💻 Requisitos del sistema

Mínimo (recomendado para RTX 3060 12GB)

Componente	Requerido	Recomendado
GPU	NVIDIA RTX 3060 12GB	RTX 4070 / 4080 / 4090
VRAM	12GB	16GB+
RAM	16GB	32GB
Disco	100GB SSD libre	500GB NVMe
SO	Windows 10/11, Ubuntu 22.04+	Windows 11
Python	3.10 o 3.11	3.11
Git	Cualquier versión reciente	Última
CUDA	Driver 525+ (CUDA 12.1)	Driver 550+

Verificación rápida

Antes de instalar, asegúrate de que tienes:

Python 3.10 o 3.11 instalado: https://www.python.org/downloads/
Git instalado: https://git-scm.com/downloads
Driver NVIDIA actualizado: https://www.nvidia.com/Download/index.aspx

⚠️ Nota sobre VRAM: Si tienes 8GB o menos, edita config/launch_args.txt y añade --lowvram. El sistema funcionará pero más lento.

🚀 Instalación rápida

Windows

1. Descarga o clona este repositorio
2. Haz doble clic en install.bat
3. Sigue las instrucciones en pantalla
4. Al finalizar, haz doble clic en start.bat

Linux / macOS

git clone https://github.com/yecos/playcanvas.git comfyui-social
cd comfyui-social
chmod +x install.sh
./install.sh

La instalación tarda entre 30 y 90 minutos dependiendo de tu conexión (descarga ~30GB de modelos).

🎬 Uso

Iniciar ComfyUI

Windows: doble clic en start.bat Linux/macOS: ./start.sh

Se abrirá automáticamente tu navegador en http://127.0.0.1:8188.

Cargar un workflow

Abre ComfyUI en el navegador
Arrastra el archivo JSON desde la carpeta workflows/ a la ventana
Ajusta el prompt y dimensiones según tu red social
Pulsa Queue Prompt (o Ctrl+Enter)

Formatos preconfigurados

Red Social	Resolución	Workflow
Instagram post	1080×1080	`instagram_post.json`
Instagram story/reel	1080×1920	`instagram_story.json`
TikTok	1080×1920	`tiktok_video.json`
YouTube thumbnail	1280×720	`youtube_thumbnail.json`
X/Twitter	1200×675	`twitter_post.json`
Carrusel (5 imgs)	1080×1080	`carousel_5.json`
Video corto animado	1024×576	`animatediff_video.json`

🎨 Workflows incluidos

Todos están en la carpeta workflows/:

instagram_post.json — Post cuadrado con SDXL + upscaler
instagram_story.json — Story vertical con SDXL
tiktok_video.json — Video vertical con AnimateDiff
youtube_thumbnail.json — Miniatura 16:9 con SDXL
twitter_post.json — Imagen 16:9 optimizada para X
carousel_5.json — Genera 5 imágenes con estilo coherente
animatediff_video.json — Video animado de 2 segundos en loop
logo_brand.json — Generación de logos con LoRA de marca

📦 Modelos incluidos

Optimizados para 12GB VRAM (RTX 3060):

Checkpoints (~13GB)

sd_xl_base_1.0.safetensors — SDXL base (6.5GB)
juggernautXL_v9.safetensors — Realismo fotográfico (6.5GB)
dreamshaper_8.safetensors — SD 1.5 rápido (2GB)

VAE (~335MB)

sdxl_vae.safetensors — VAE para SDXL
vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors — VAE para SD 1.5

LoRAs (~500MB)

detail_tweaker_xl.safetensors — Mejora detalles
add_detail_xl.safetensors — Aumenta detalle

ControlNet (~5GB)

control_v11f1p_sd15_depth.pth
control_v11p_sd15_canny.pth
control_v11f1p_sd15_openpose.pth

AnimateDiff (~1.6GB)

mm_sd_v15_v2.ckpt — Motion module para SD 1.5

Upscalers (~200MB)

4x-UltraSharp.pth — Upscaler general
RealESRGAN_x4plus.pth — Upscaler alternativo

Embeddings (~50MB)

bad_prompt_version2.pt — Negative prompt
EasyNegative.safetensors — Negative prompt

Total descarga: ~20-25GB

💡 Puedes editar models_list.json para añadir/quitar modelos antes de instalar.

⚙️ Personalización

Cambiar argumentos de lanzamiento

Edita config/launch_args.txt. Opciones útiles para 12GB VRAM:

--preview-method auto
--front-end-handler Comfy.WebSocketHandler
--xformers
--fp16-vae
--use-pytorch-cross-attention

Añadir tus propios modelos

Coloca archivos .safetensors en:

ComfyUI/models/checkpoints/ — checkpoints
ComfyUI/models/loras/ — LoRAs
ComfyUI/models/vae/ — VAEs
ComfyUI/models/controlnet/ — ControlNets

Añadir custom nodes

Abre ComfyUI
Click en Manager (botón del ComfyUI-Manager)
Install Custom Nodes
Busca e instala lo que necesites
Restart para aplicar

🛠 Solución de problemas

"CUDA out of memory"

Edita config/launch_args.txt y añade --lowvram
Usa modelos SD 1.5 en vez de SDXL
Reduce las dimensiones a 768×768

"ModuleNotFoundError: torch"

Borra la carpeta venv/ y vuelve a ejecutar install.bat

ComfyUI-Manager no aparece

Verifica que ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-Manager/ existe
Ejecuta update.bat

Lento al generar

Activa --xformers en launch_args
Cierra Chrome/Discord mientras generas
Baja la resolución y haz upscale después

Descarga de modelos fallida

Ejecuta python scripts/download_models.py --retry
Revisa tu conexión (los modelos pesan GBs)
Descarga manualmente desde los links en docs/MODELS.md

Más soluciones en docs/TROUBLESHOOTING.md.

📁 Estructura del proyecto

playcanvas/
├── install.bat / install.sh          # Instalador principal
├── start.bat / start.sh              # Lanzador de ComfyUI
├── update.bat / update.sh            # Actualizar todo
├── uninstall.bat / uninstall.sh      # Desinstalar
├── requirements.txt                  # Dependencias Python base
├── requirements_extended.txt         # Dependencias del orquestador
├── README.md                         # Este archivo
├── LICENSE                           # Licencia MIT
│
├── config/                           # Configuración
│   ├── launch_args.txt               # Argumentos de ComfyUI
│   ├── extra_model_paths.yaml        # Rutas de modelos externas
│   ├── calendar_template.json        # Plantilla de calendario
│   ├── calendar.json                 # Calendario activo (crear de template)
│   └── .env.example                  # Plantilla de credenciales
│
├── scripts/                          # Scripts Python
│   ├── check_system.py               # Verificación de requisitos
│   ├── download_models.py            # Descargador de modelos
│   ├── install_custom_nodes.py       # Instalador de custom nodes
│   ├── comfyui_api_client.py         # Wrapper API REST/WS de ComfyUI
│   ├── auto_publish.py               # Orquestador de publicación
│   └── utils.py                      # Utilidades compartidas
│
├── workflows/                        # Workflows JSON preconfigurados
│   ├── instagram_post.json
│   ├── instagram_story.json
│   ├── tiktok_video.json
│   ├── youtube_thumbnail.json
│   ├── twitter_post.json
│   ├── carousel_5.json
│   ├── animatediff_video.json
│   ├── logo_brand.json
│   └── cr_aspect_ratio_social.json   # 1 render → 4 crops multi-plataforma
│
├── docs/                             # Documentación
│   ├── INSTALL.md
│   ├── USAGE.md
│   ├── MODELS.md
│   ├── WORKFLOWS.md
│   ├── ARCHITECTURE.md               # Arquitectura del sistema
│   └── TROUBLESHOOTING.md
│
├── models_list.json                  # Catálogo de modelos
└── custom_nodes_list.json            # Catálogo de custom nodes

Nota: La carpeta ComfyUI/ se crea durante la instalación y no se sube al repo (está en .gitignore).

🤖 Orquestador de Publicación Automática

El sistema incluye scripts/auto_publish.py que automatiza todo el pipeline:

Configuración rápida

Copia credenciales:

cp config/.env.example .env
# Edita .env con tus credenciales de IG, Twitter, FB, Pinterest

Crea tu calendario:

cp config/calendar_template.json config/calendar.json
# Edita calendar.json con tus posts

Inicia ComfyUI:
```
start.bat  # o ./start.sh
```

Ejecuta el orquestador (en otra terminal):

# Procesar todos los pendientes
python scripts/auto_publish.py

# Simular sin publicar
python scripts/auto_publish.py --dry-run

# Solo un post específico
python scripts/auto_publish.py --once post_001

# Solo Instagram
python scripts/auto_publish.py --platforms instagram

# Modo daemon continuo (cron)
python scripts/auto_publish.py --daemon --interval 300

Flujo del orquestador

calendar.json → carga posts pendientes
        ↓
para cada post:
    ↓
    carga workflow JSON
        ↓
    sustituye prompt/seed/dimensiones
        ↓
    POST /prompt a ComfyUI API
        ↓
    espera vía WebSocket
        ↓
    descarga imágenes generadas
        ↓
    publica a IG / X / FB / Pinterest
        ↓
    actualiza calendar.json (status=published)

Más detalles en docs/ARCHITECTURE.md.

🔌 Integración con Agentes AI (Hermes, etc.)

El sistema está preparado para integrarse con agentes AI autónomos:

Vía MCP Server (recomendado)

El script scripts/mcp_agent_tools.py expone el suite como servidor MCP (Model Context Protocol). Cualquier agente compatible con MCP (Hermes Agent, Claude Desktop, Cursor, Continue.dev) puede:

Listar workflows disponibles
Encolar jobs con parámetros arbitrarios
Consultar estado de jobs
Pausar/reanudar cola
Generar captions con LLM
Obtener analytics

Configurar en Claude Desktop (ejemplo claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "comfyui-social": {
      "command": "python",
      "args": ["/ruta/al/scripts/mcp_agent_tools.py"]
    }
  }
}

🔗 Doc oficial Hermes + ComfyUI: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/skills/bundled/creative/creative-comfyui

Vía API REST directa

El wrapper scripts/comfyui_api_client.py puede ser usado como tool por cualquier LLM con function calling.

Vía n8n / Make.com (no-code)

Para integración visual sin código, usar n8n con el nodo n8n-nodes-comfyui.

Más detalles en docs/ARCHITECTURE.md.

🛡️ Seguridad y Moderación Anti-Ban

El sistema incluye scripts/content_moderator.py que se ejecuta automáticamente antes de publicar:

Detección NSFW en imagen (vía transformers / CLIP-based classifier)
Filtro de profanidad en captions (palabras banneas por plataforma)
Validación de policies (TikTok/Meta exigen etiquetar contenido AI)
Bloqueo automático si el contenido no pasa los checks

Personaliza palabras prohibidas en scripts/content_moderator.py (BANNED_WORDS y PLATFORM_BANNED).

🎨 Branding Automático

El script scripts/brand_overlay.py aplica tu branding consistente a todas las imágenes generadas:

Crea tu brand kit:
```
python scripts/brand_overlay.py --init
```
Edita config/brand_kit.yaml con:
- Logo PNG con transparencia
- Handle de redes sociales (@tumarca)
- Colores de marca
- Fuente tipográfica
Cada post publicado llevará automáticamente tu logo + handle

🤖 Control Remoto vía Telegram

El script scripts/bot_telegram.py te permite controlar el sistema desde tu móvil:

python scripts/bot_telegram.py

Comandos disponibles:

/status - Estado del sistema
/pending - Posts pendientes
/gen <workflow> <prompt> - Encolar generación
/publish <post_id> - Publicar post
/pause / /resume - Controlar cola
/retry - Reintentar fallidos

Configura con TELEGRAM_BOT_TOKEN (vía @BotFather) y TELEGRAM_ALLOWED_USER_IDS en .env.

📊 Analytics de Engagement

El script scripts/analytics_collector.py recolecta métricas de cada post publicado:

python analytics_collector.py collect    # recolectar
python analytics_collector.py summary    # resumen por plataforma
python analytics_collector.py top        # top 10 por engagement

Métricas soportadas: likes, comments, shares, saves, impressions, reach, views, engagement_rate. Se guardan en analytics.db (SQLite).

🙏 Créditos

Este proyecto es un wrapper de instalación. Todo el mérito es de:

ComfyUI por comfyanonymous: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
ComfyUI-Manager por comfy-org: https://github.com/comfy-org/ComfyUI-Manager
Stability AI por Stable Diffusion XL
CivitAI y la comunidad por LoRAs y modelos
AnimateDiff por Yuwei Guo
ControlNet por lllyasviel

Licencia: MIT — libre uso, modificación y distribución.

📞 Soporte

🐛 Issues: https://github.com/yecos/playcanvas/issues
📖 Docs ComfyUI oficial: https://docs.comfy.org/
💬 Discord ComfyUI: https://discord.gg/comfyorg

⭐ Si te resulta útil, deja una estrella en el repo.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 25 Commits
config		config
docs		docs
scripts		scripts
services		services
workflows		workflows
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
bootstrap.bat		bootstrap.bat
bootstrap.sh		bootstrap.sh
custom_nodes_list.json		custom_nodes_list.json
install.bat		install.bat
install.sh		install.sh
models_list.json		models_list.json
requirements.txt		requirements.txt
requirements_extended.txt		requirements_extended.txt
start.bat		start.bat
start.sh		start.sh
start_all.bat		start_all.bat
start_all.sh		start_all.sh
stop_all.bat		stop_all.bat
stop_all.sh		stop_all.sh
uninstall.bat		uninstall.bat
uninstall.sh		uninstall.sh
update.bat		update.bat
update.sh		update.sh

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📋 Tabla de Contenidos

🎯 ¿Qué es esto?

💻 Requisitos del sistema

Mínimo (recomendado para RTX 3060 12GB)

Verificación rápida

🚀 Instalación rápida

Windows

Linux / macOS

🎬 Uso

Iniciar ComfyUI

Cargar un workflow

Formatos preconfigurados

🎨 Workflows incluidos

📦 Modelos incluidos

Checkpoints (~13GB)

VAE (~335MB)

LoRAs (~500MB)

ControlNet (~5GB)

AnimateDiff (~1.6GB)

Upscalers (~200MB)

Embeddings (~50MB)

⚙️ Personalización

Cambiar argumentos de lanzamiento

Añadir tus propios modelos

Añadir custom nodes

🛠 Solución de problemas

"CUDA out of memory"

"ModuleNotFoundError: torch"

ComfyUI-Manager no aparece

Lento al generar

Descarga de modelos fallida

📁 Estructura del proyecto

🤖 Orquestador de Publicación Automática

Configuración rápida

Flujo del orquestador

🔌 Integración con Agentes AI (Hermes, etc.)

Vía MCP Server (recomendado)

Vía API REST directa

Vía n8n / Make.com (no-code)

🛡️ Seguridad y Moderación Anti-Ban

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