Nexus Digital Academy (école demo)
PixelMind
PixelMind utilise un modèle de diffusion fine-tuné pour générer du pixel art à partir de prompts textuels. Le modèle a été entraîné sur 50 000 sprites pixel art et produit des résultats cohérents en termes de palette et de style.
Démo vidéo
Modèle de diffusion
Le modèle est basé sur Stable Diffusion XL, fine-tuné avec LoRA sur un dataset curé de 50 000 sprites pixel art classés par style (RPG, platformer, puzzle). Le processus de fine-tuning a nécessité 200 GPU-hours sur des A100.
Pipeline de génération
L'utilisateur entre un prompt textuel, sélectionne un style et une palette. Le modèle génère 4 variations en parallèle. Un post-processing automatique quantifie les couleurs et nettoie les contours pour un rendu pixel-perfect.
"PixelMind comble le fossé entre l'idée et l'asset game-ready. Un game designer peut prototyper visuellement ses idées en quelques secondes.
Caractéristiques techniques
Performance
Génération en 3-5 secondes par image. Batch de 4 images simultanées. Résolutions de 16×16 à 128×128 pixels.
API
API FastAPI avec documentation Swagger. Rate limiting. File d'attente Redis pour les requêtes concurrentes.
