AI图像生成模型在创建像素画时，经常产生模糊、不一致、偏离网格的像素，这被称为“mixel”。Pixel Snapper是一款开源工具，旨在解决这一问题，通过识别底层网格并在一致的像素网格上重建图像，从而将AI生成的像素画转换为干净、网格对齐的像素艺术。
Pixel Snapper的修复过程分为四个步骤。首先进行颜色量化：读取源图像每个像素的颜色，使用K-means算法找到代表性颜色，构建一个有限且一致的调色板。第二步是边缘轮廓检测：测量每个亮度变化的强度，找到峰值之间的中位数间距，从而估计步长。第三步是步进切割：根据中位数步长设置切割间距，沿着最强的附近边缘峰值进行切割。最后是重采样：将以切割形成的每个单元格作为颜色投票区域，保留每个单元格中获胜的颜色作为输出像素。
最终结果是从输入模糊、不规则的像素画，输出清晰、网格对齐的像素艺术。该工具还支持快速集成到游戏引擎中，并提供了一个在线演示供用户尝试。