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Nachi3D Laser Studio

En ligne

Design de gravure laser assisté par IA — générer et optimiser des visuels pour LightBurn.

Code source disponible sur demande

À propos du projet

Présentation

Une app desktop qui génère des images IA optimisées pour la gravure laser sur bois et cuir. Le workflow que j'avais avant était bancal — décrire quelque chose à un générateur d'images IA, récupérer une image photoréaliste pleine de dégradés, puis passer du temps dans Photoshop pour la rendre gravable. Cette app intègre directement l'ingénierie de prompt, donc ce qui sort est déjà du line art haut contraste sans dégradés, avec du crosshatching pour la profondeur et un réglage par matériau.

Le backend appelle FLUX.1-schnell via l'API Inference de HuggingFace, puis fait passer le résultat dans un pipeline de post-traitement Sharp — niveaux de gris, normalisation, boost de contraste, netteté, seuillage — pour pousser l'image vers quelque chose qu'un laser peut réellement graver.

Le tout est livré en installeur Windows avec Node.js embarqué. Faire marcher le pipeline CI/CD sur des runners Windows a été sincèrement pénible — NSIS a des échecs silencieux liés à la longueur des chemins qui m'ont demandé plusieurs jours à cerner.

Fonctionnalités clés

Ce qu'il fait

Moteur de prompts avec modificateurs par matériau (bois vs cuir) et par catégorie
Génération d'images FLUX.1-schnell via HuggingFace avec logique de retry sur les cold starts
Pipeline de post-traitement Sharp produisant des PNG 1024x1024 prêts pour LightBurn
Mode upload d'image — décrivez ce que vous voulez en vous inspirant d'une image de référence
Écran de configuration du token au premier lancement, enregistrant la clé API HuggingFace dans AppData
Suite de tests automatisée de 15 tests qui ouvre des issues GitHub en cas d'échec

Construit avec

La Stack

React
Vite
Electron
Express
FLUX.1
Sharp

Ce que je ferais différemment

Avec le recul

Je sauterais entièrement le serveur Express pour faire tourner la génération d'images directement dans le processus main d'Electron — le découpage client/serveur a ajouté de la complexité de packaging sans bénéfice réel dans une app desktop mono-utilisateur.

Vous voulez quelque chose comme ça pour vous ?

Décrivez-moi ce que vous aimeriez construire et voyons si c'est un bon fit.