PixelFlow
PixelFlow è uno strumento visuale che permette di costruire e automatizzare pipeline creative: l'utente compone il flusso collegando blocchi su un canvas, e il software orchestra l'esecuzione end-to-end sfruttando più provider AI per immagini, video, 3D e testo. Oltre alla composizione manuale dei workflow, include processi automatizzati che elaborano interi cataloghi in modalità batch: la pipeline (OCR etichette, generazione, varianti, styling) gira in autonomia e l'intervento umano è richiesto solo alla review finale, dove i risultati vengono approvati o corretti in blocco. Serve a trasformare processi creativi manuali e ripetitivi in workflow riutilizzabili, riducendo drasticamente i tempi di produzione visiva. È stato impiegato in particolare per realizzare automazioni dedicate al settore fashion: generazione di lookbook, try-on virtuali, varianti di capi su modelli e ambientazioni diverse, produzione di contenuti social ad alto volume — sostituendo in molti casi shooting fotografici tradizionali.
Il problema
Nel fashion ogni variante di un capo — colore, taglia, modello, ambientazione — è tradizionalmente uno shooting o ore di post-produzione. I generatori AI presi singolarmente non risolvono il problema, perché il lavoro vero non è la singola immagine: è la catena che porta dall'etichetta del capo al contenuto pubblicabile, ripetuta su un catalogo intero e con una qualità costante fra un pezzo e l'altro.
Come lo abbiamo affrontato
PixelFlow trasforma quella catena in un oggetto riutilizzabile: si compone una volta sul canvas collegando i blocchi — OCR delle etichette, generazione, varianti, styling — e da lì gira in batch sull'intero catalogo. L'intervento umano si sposta alla fine, sulla review: i risultati si approvano o si correggono in blocco invece che uno alla volta, ed è lì che si concentra il giudizio di chi conosce il brand.
Scelte tecniche
Canvas a nodi con React Flow e stato in Zustand, così il grafo resta modificabile mentre l'esecuzione procede; Three.js e Konva.js per anteprime 3D ed editing sulle immagini; più provider AI dietro un'unica interfaccia — immagini, video, 3D, testo — ciascuno usato per ciò che fa meglio, senza legare il flusso a un fornitore solo. Applicazione su Next.js 16 e React 19.
Cosa comprende
Editor visuale a nodi con salvataggio e riuso dei flussi, esecuzione batch su cataloghi interi, anteprima 3D e ritocco delle immagini nel browser, integrazione di più provider AI per immagini, video, 3D e testo, coda di revisione con approvazione e correzione in blocco. I casi d'uso già coperti nel fashion: generazione di lookbook, try-on virtuali, varianti di capo su modelli e ambientazioni diverse, produzione di contenuti social ad alto volume.