OpenHiggsfield AIとは？
OpenHiggsfield AIは、Higgsfield AIに代わる無料のオープンソースソフトウェアです。40種類のモデル（画像モデル12種、動画モデル28種）を使って画像と動画を生成できる、統合型のブラウザースタジオを提供します。生成プラットフォームの自分のキーを使用し、ホスト版のスタジオを開くことも、アプリケーションを自分で実行することもできます。
このプロジェクトは、Next.js 16 App Router、React 19、Zustand、プレーンCSS、pnpmで構築されています。カタログには、Nano Banana、Soul、Gemini、Kling、Veo、Wan、Flux、GPT Image、Ideogram、Recraft、LTX、MiniMax、PixVerse、Grok、Qwenなどのモデルファミリーが含まれています。
スタジオは無料かつオープンソースですが、生成リクエストには自分のプラットフォームキーを使用します。
主な機能
画像と動画に対応する1つのコンポーザー
1つのプロンプトバーで画像と動画の両方を生成できます。選択したモデルによって出力タイプが決まります。macOSではCmd + Enter、その他のプラットフォームではCtrl + Enterを押すと、リクエストを送信できます。
各モデルは、対応する設定とメディアの役割を定義しています。そのため、インターフェースにはアスペクト比、解像度、長さ、出力形式、音声、バッチサイズ、プロンプト強化など、関連するコントロールだけが表示されます。
モデルに対応したメディア入力
選択したモデルに応じて、開始フレーム、終了フレーム、参照メディア、動画、音声など、対応する入力を添付できます。各役割には、そのモデルが定義した制限が適用されます。
アップロードしたファイルはVercel Blobに直接送信され、生成リクエストで利用できる公開URLに変換されます。アセットピッカーでは、アップロードライブラリのファイルやローカル履歴にある完了済みの実行結果も再利用できます。
バッチ生成とライブ進捗
スタジオでは、1回の送信につき最大4件の結果を生成できます。ネイティブの件数設定があるモデルではその設定を使用し、それ以外のモデルでは結果1件につき1回のリクエストを送信します。
送信直後に結果のプレースホルダーが表示されます。OpenHiggsfield AIは4秒ごとにリクエストの状態を確認し、10分の期限内で、完了した結果を利用可能になった時点でそれぞれ表示します。
ギャラリーと結果の管理
- 4つのギャラリースコープ：画像、動画、アセット、お気に入り。
- メイソンリーレイアウト：結果は実際のアスペクト比で、新しいものから順に表示されます。
- タイル操作：個々の結果の再利用、お気に入り登録、削除、選択。
- 詳細ビューアー：プロンプト、モデル、確定した設定、タイムスタンプ、フルサイズのメディアを確認できます。
- 一括操作：選択した項目のダウンロード、お気に入り登録、お気に入り解除、削除。
- 元に戻す：削除した結果は6秒間復元できます。
- 失敗からの復旧：失敗、キャンセル、NSFWの実行結果には理由が保持され、再試行ワークフローを利用できます。
再利用を選ぶと、元のモデル、プロンプト、設定が復元されます。そのため、プロンプトテキストをコピーするだけでなく、反復的な作業にも役立ちます。
ローカル履歴
履歴は現在使用しているブラウザーのIndexedDBに保存されます。最大60件の記録が保持されますが、お気に入りはこの上限に達しても削除されません。結果のURLは生成プラットフォームに属するため、CDNのメディアの有効期限が切れた後も、古い記録が履歴に残る場合があります。
方法1：ホスト版スタジオを使う
最も簡単に始めるには、openhiggsfield.aiを開きます。このバージョンは完全にブラウザー上で動作し、Node.jsのインストールやローカル設定は必要ありません。
- ホスト版スタジオを開きます。
- Add keyを選択します。
- プラットフォームキーを
id:secret形式で貼り付けます。 - 画像または動画モデルを選択します。
- プロンプトを入力し、利用可能な設定を構成します。
- リクエストを送信し、結果タイルの完了を待ちます。
キーはサーバーアクションで処理され、httpOnly Cookieに保存されます。ブラウザーが生成APIを直接呼び出すことはありません。キーがない場合、スタジオは黙って失敗するのではなく、キーモーダルを開きます。
方法2：OpenHiggsfield AIをローカルにインストールする
前提条件
pnpmでプロジェクトを実行できる開発環境が必要です。また、生成に使用できる互換性のあるプラットフォームキーも必要です。アップロード機能には、Vercel Blobの読み書きトークンが必要です。
依存関係をインストールして開発環境を起動する
リポジトリをクローンまたはダウンロードし、ターミナルでそのディレクトリを開いて、次を実行します：
pnpm install
pnpm dev開発サーバーはhttp://localhost:3000で起動します。このアドレスを開き、Add keyを押して、キーをid:secretとして入力します。
環境変数を設定する
アプリケーションが使用する環境で、生成APIのオリジンとVercel Blobトークンを設定します：
HF_API_BASE_URL=
OPEN_HIGGSFIELD_READ_WRITE_TOKEN=HF_API_BASE_URLは、生成APIのサーバー専用オリジンを定義します。OPEN_HIGGSFIELD_READ_WRITE_TOKENは、Vercel Blobへのアップロードに必要な読み書きアクセスを提供します。
生成APIのオリジンや非公開の認証情報をクライアントサイドコードから公開しないでください。このプロジェクトでは、生成APIを呼び出せるのはサーバーアクションだけになるよう設計されています。
本番環境用コマンド
次のコマンドで本番版をビルドして配信します：
pnpm build
pnpm startリポジトリには、public/内のアイコンとOpen Graphカードを再構築するブランディングコマンドも含まれています：
pnpm brand最初の結果を生成する
- トップバーのキーインジケーターに、利用可能なキーがあることが表示されているか確認します。
- 検索可能なモデルピッカーを開きます。
- 画像モデルまたは動画モデルを選択します。
- 共通コンポーザーにプロンプトを入力します。
- そのモデル用に表示された設定を確認します。
- 対応している場合は、参照メディアまたは別のロール固有の入力を添付します。
- 必要に応じて、最大4件のバッチサイズを選択します。
Cmd + EnterまたはCtrl + Enterを押します。
基本的な画像リクエストには、次のように入力できます。
日の出の misty forest の上に浮かぶガラス張りの展望台を捉えた、映画のワンシーンのような写真動画モデルの場合、動きを重視したプロンプトは次のようになります。
朝霧が木々の間を流れる中、カメラがガラス張りの展望台にゆっくり近づいていく利用できるオプションはモデルによって異なります。すべてのモデルが同じ入力に対応していると想定せず、スタジオに表示される設定とメディアロールだけを使用してください。
アセットと以前の実行結果を再利用する
モデルがメディアを受け付ける場合は、該当するロールのアセットピッカーを開きます。同じライブラリ上に、次の2つのソースが表示されます。
- Uploads: 以前にスタジオからアップロードしたファイル。
- History: 完了した生成実行のメディア。
ピッカーは、選択したロールに必要な種類に応じて項目を絞り込みます。そのため、選択したモデルが入力への対応を宣言していれば、完成した画像を開始フレームや参照画像として使用できます。
以前の生成を繰り返すには、ギャラリータイルのReuse、またはビューアーのRecreateを選択します。スタジオがモデル、設定、プロンプトを復元するため、1つの詳細を変更して別バージョンを生成できます。
ギャラリーで効率的に作業する
ImageスコープとVideoスコープを使ってメディアタイプに集中し、Assetsですべての完了済み実行を確認し、Favoritesで重要な出力にアクセスしやすくします。タブレールは矢印キーによるナビゲーションに対応しています。
複数の結果を管理するには、タイルのチェックボックスをクリックして選択モードに入ります。Shiftキーを押しながらクリックすると、範囲選択を拡張できます。その後、ダウンロード、Favoritesの変更、削除を一括で実行できます。選択モードを終了するには Esc を押します。
一括ダウンロードは順番に実行され、進捗が表示されます。最終レポートには、CDNによって拒否されたファイルがあれば記載されます。誤って項目を削除した場合は、6秒間の取り消しコントロールが期限切れになる前に使用してください。
生成アーキテクチャの仕組み
すべての生成は、選択したモデル、プロンプト、メディア、設定を含む1つのオブジェクトとして開始されます。
{ model, prompt, media, settings }インターフェースはこのオブジェクトを構築し、サーバーアクションに渡します。サーバーアクションはカタログからモデルを解決し、スタジオの値を生成APIが要求するフィールド（image_urlsやaspect_ratioなど）にマッピングします。
送信とステータス取得のリクエストは、次のサーバー側パターンに従います。
POST /{model}
GET /requests/{id}/status
Authorization: Key <api_key>ブラウザーが生成APIに直接接続することはありません。アップロードは別途処理されます。クライアントは/api/blobを介してVercel Blobにアップロードし、スコープ付きトークンを発行してもらいます。ローカルのblob: URLはプレビューにのみ使用されます。
プロジェクト構成
src/
app/
/api/blob
base.css
generation/
openhiggsfield/src/app/には、ビューポート全体を使用するスタジオページ、Blobトークンエンドポイント、ドキュメントレベルのキャンバススタイルが含まれます。src/generation/には、生成リクエスト、サーバーアクション、APIマッピング、モデルカタログ、Zustandストアが含まれます。src/openhiggsfield/には、コンポーザー、ギャラリー、ビューアー、モデルピッカー、設定、アセットピッカー、選択バー、スタジオCSSが含まれます。
高度なヒント
カタログを信頼できる唯一の情報源として扱う
モデルの動作はsrc/generation/catalog/にあるカタログによって決まります。カタログエントリは設定とメディアロールをインターフェースに提供するため、スタジオで別途ハードコードされたコントロールリストを管理する必要はありません。
生成サービスが対応するモデルをプロジェクトに追加する場合は、既存のカタログ宣言パターンに従ってください。許可される設定とメディアロールがAPIを正確に表すようにし、スタジオの別の場所にモデル固有のコントロールを追加しないでください。
APIアクセスはサーバー側に保持する
プロジェクトをカスタマイズする際も、既存のサーバーアクション境界を維持してください。生成の認証にはAuthorization: Key <api_key>を使用します。これらの呼び出しをブラウザーコードに移すと、API通信と認証情報をサーバー側に保持する設計が損なわれます。
Zustandの状態モデルを理解する
アプリケーションでは、モデルごとに1つのストアを作成するのではなく、5つの小さなZustandストアを使用します。画像と動画のワークフローはプロンプトとメディアの状態を共有し、設定はモデルIDをキーとして管理され、現在の状態は小さなアクティブストアで追跡されます。カスタマイズする際は、このモデル指向の設定構造を維持してください。
期限切れになるメディアURLに備える
IndexedDBの履歴は、生成プラットフォームのCDNがホストするファイルより長く保持される場合があります。Favoritesのレコードは意図的に保持されますが、リモートメディアURLが引き続き利用できることを保証するものではありません。ブラウザー履歴だけに頼らず、重要な出力をダウンロードしてください。
長時間の反復セッションにはFavoritesを使う
通常の履歴上限は60件ですが、Favoritesはこの上限による期限切れの対象になりません。長時間のセッションでは有望な出力をFavoritesに登録し、ReuseまたはRecreateを使ってプロンプトと設定の調整を続けてください。
まとめ
OpenHiggsfield AIは、画像生成と動画生成を1つに統合した、オープンソースのカタログ駆動型スタジオです。ホスト版をすぐに利用できるほか、Next.jsアプリケーションをセルフホストして自分のキーを接続し、モデル固有のコントロールを使い、アセットを再利用し、永続的なブラウザーギャラリーで結果を管理できます。サーバー専用のAPI境界と宣言的なカタログにより、カスタマイズの明確な基盤も提供されます。