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Luiz Henrique

Developer • Designer • Game Dev Student

Programação, jogos, ferramentas, IA aplicada e a obsessão ocasional por fazer hardware entregar mais do que deveria.



👋 Sobre mim

Sou estudante de Jogos Digitais na Fatec Americana, formado em Desenvolvimento de Sistemas e trabalho com design gráfico desde 2020.

Gosto principalmente de criar projetos que resolvem algum problema que eu mesmo tenho — desde ferramentas para jogos até navegadores leves e modelos de upscaling.

Normalmente meus projetos seguem mais ou menos esse ciclo:

tenho uma ideia → faço funcionar → descubro 30 problemas → otimizo → refaço metade → repito

Atualmente tenho estudado bastante desenvolvimento de software, processamento de imagens, IA, otimização e game development.


🔨 O que estou construindo

Zenkai

Modelo e pipeline de upscaling voltado para anime.

A ideia do projeto é conseguir melhorar imagens e vídeos mantendo modelos pequenos e rápidos o suficiente para rodar até em hardware mais limitado.

Tenho trabalhado com:

  • PyTorch
  • ONNX
  • ONNX Runtime
  • ROCm
  • DirectML
  • FP16
  • treinamento de modelos
  • processamento de imagens
  • benchmark de qualidade e desempenho

Um dos maiores focos do projeto é experimentar otimizações para GPUs AMD, principalmente hardware que normalmente recebe pouco suporte para IA.


FeatherBrowser

Um navegador experimental criado com uma proposta simples:

ser leve sem parecer um navegador de 2008.

O projeto busca reduzir uso de memória e processos desnecessários mantendo uma interface moderna.

Algumas coisas que venho experimentando nele:

  • interface minimalista
  • modo escuro
  • otimização de RAM
  • integração com MPV
  • yt-dlp
  • carregamento de páginas
  • arquitetura mais enxuta

BSK.GG

Projeto de análise para League of Legends.

Nasceu da minha experiência com competitivo e da vontade de transformar dados de partidas em informações realmente úteis.

O projeto trabalha com ideias como:

  • histórico de partidas
  • desempenho por campeão
  • comparação entre jogadores
  • gráficos
  • heatmaps
  • scouting
  • dashboards
  • análise de performance

Também é ligado à Basilisk e-Sports, projeto de equipe que mantenho há alguns anos.


🎮 Game Development

Na faculdade e em projetos pessoais tenho trabalhado com:

JavaScript · Phaser · Node.js · C# · HTML · CSS

Tenho interesse principalmente em:

  • gameplay systems
  • IA para jogos
  • multiplayer
  • ferramentas para jogos
  • UI
  • otimização
  • sistemas de progressão

🛠️ Stack


📊 GitHub


🧪 Algumas coisas que gosto de mexer

Image Processing          ███████████████████░
Software Development      ██████████████████░░
Game Development          █████████████████░░░
Performance / Hardware    ██████████████████░░
UI / Graphic Design       ████████████████░░░░
Machine Learning          ███████████████░░░░░

Não são níveis oficiais nem nada muito sério.

Só um resumo das áreas em que normalmente acabo gastando minhas madrugadas.


💻 Também gosto de hardware

Boa parte do que aprendi sobre otimização veio tentando extrair mais desempenho do meu próprio PC.

Acabei entrando bastante em assuntos como:

Overclock · Undervolt · RAM Tuning · GPU Computing · Frametime · VRAM · ROCm · Performance

Isso também influencia bastante como desenvolvo meus projetos: tento evitar simplesmente resolver problemas jogando mais hardware em cima deles.


📚 Atualmente estudando

  • Computer Vision
  • Super Resolution
  • otimização de modelos
  • GPU Computing
  • ROCm
  • WebGPU
  • desenvolvimento de jogos
  • sistemas multiplayer
  • arquitetura de software

🧩 Um pouco da minha lógica

def projeto():
    ideia()
    implementar()

    while True:
        testar()
        encontrar_problema()
        corrigir()
        otimizar()

        if "dá pra melhorar" in pensamentos:
            continue

sempre tem alguma coisa nova quebrando no meu PC ou no meu código.

e provavelmente fui eu que causei.

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  1. fast-onnx-upscaler-web fast-onnx-upscaler-web Public

    Lightweight AI image upscaler web app with dynamic model selection, accelerated across all GPUs (including AMD/Intel iGPUs) via ONNX Runtime and DirectML.

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