KennethJAllen/proper-pixel-art

何を解決するか

このツールは、生成AIモデルや低品質なウェブアップロードによって生成された、ピクセルアート風に見えるノイズの多い高解像度画像やアニメーションを、元のグリッドを復元してクリーンな真の解像度のピクセルアセットに変換します。標準的なダウンサンプリングでは、これらの画像が非一様なグリッドやランダムなアーティファクトを持っているため、うまくいかない問題を解決します。

動作方法

このツールは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問題の処理。
2. エッジ検出：Cannyエッジ検出とモルフォロジカルクロージングを使用して「ピクセル」の境界を特定します。
3. グリッド復元：確率的ハフ変換を用いて水平および垂直線を識別し、クラスタリングして中央値間隔を計算することで、一貫したメッシュを確立します。
4. 最終処理：画像の色を量子化し、各メッシュセル内の最も一般的な色を1ピクセルに割り当て、真の解像度で画像を再構成します。

動画やGIFの場合、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、フレーム間の一貫性を保ちながらアニメーションのちらつきを防ぎます。

対象ユーザー

• ゲーム開発者：AI生成されたアセットや低品質なピクセルアートスクリーンショットをクリーンアップしたい人。
• Python開発者：この復元プロセスを自らのアプリケーションにPython APIとして統合したい人。
• デジタルアーティスト：ノイズのあるソースからピクセルパーフェクトなアセットを自動で復元したい人。

特徴

• アニメーション対応：フレーム間の一貫性を保ちながら動画やGIFを処理。
• 柔軟なインターフェース：CLI、Python API、Webインターフェース（Hugging Face Spacesでホスト）のいずれでも利用可能。
• カスタマイズ可能：エッジ検出や色量子化パラメータの微調整にYAML設定ファイルをサポート。
• Canny & Hough変換：確立されたCV技術を使用し、悪意のある例でも堅牢なグリッド検出を実現。