KennethJAllen/proper-pixel-art

解決する課題

AI生成モデルや低品質なWebアップロードによって生成された、ピクセルアートのように見えるノイズの多い高解像度画像を、クリーンで真の解像度を持つピクセルアート素材に変換します。画像に不均一なグリッドやランダムなアーティファクトが含まれているために標準的なダウンサンプリングが失敗するという問題を解決します。

仕組み

このツールは、マルチステップのコンピュータビジョンパイプラインを使用して元のピクセルグリッドを復元します：

1. 前処理: エッジのトリミングと透明度の処理を行います。
2. エッジ検出: Cannyエッジ検出とモルフォロジー閉処理を使用して「ピクセル」の境界を見つけます。
3. グリッド復元: 確率的ハフ変換 (Probabilistic Hough transform) を用いて垂直線と水平線を見つけ、それらをクラスタリングし、勾配投影プロファイルのピークにスナップさせてピクセルメッシュを確立します。
4. グリッド検証: 線間のギャップに基づいてピクセル幅を推定し、再構成誤差（セル内の色の分散）を使用して検証します。
5. 色処理: 画像を固定パレットに量子化するか、主要色法を使用して元の色を保持します。
6. 最終化: メッシュ内の各セルに代表色を割り当て、真の解像度を持つ画像を作成します。

動画やGIFの場合、ツールは数フレームをサンプリングして単一の共有グリッドとパレットを決定し、アニメーションがちらつくことなく一貫性を保つようにします。

対象ユーザー

• AI生成されたピクセルアートをクリーンアップする必要があるゲーム開発者やアーティスト。
• ピクセルアートの低品質なWebスクリーンショットを実用的な素材に変換したいユーザー。
• ピクセルアートスタイルのアニメーション (GIFs/MP4s) を扱うクリエイター。

ハイライト

• アニメーションサポート: 動画やGIFをフレーム間で一貫性を保ちながら処理します。
• 自動グリッド検出: ソース画像のピクセル幅とメッシュを自動的に検出します。
• 柔軟な色制御: 主要色の保持と固定パレット量子化の両方を提供します。
• 複数のインターフェース: CLI、Python API、および Hugging Face Spaces を介したWebインターフェースとして利用可能です。