如何修復AI生成的畫素畫

AI影像生成模型在建立畫素畫時，經常產生模糊、不一致、偏離網格的畫素，這被稱為“mixel”。Pixel Snapper是一款開源工具，旨在解決這一問題，透過識別底層網格並在一致的畫素網格上重建影像，從而將AI生成的畫素畫轉換為乾淨、網格對齊的畫素藝術。

Pixel Snapper的修復過程分為四個步驟。首先進行顏色量化：讀取源影像每個畫素的顏色，使用K-means演算法找到代表性顏色，構建一個有限且一致的調色盤。第二步是邊緣輪廓檢測：測量每個亮度變化的強度，找到峰值之間的中位數間距，從而估計步長。第三步是步進切割：根據中位數步長設定切割間距，沿著最強的附近邊緣峰值進行切割。最後是重取樣：將以切割形成的每個單元格作為顏色投票區域，保留每個單元格中獲勝的顏色作為輸出畫素。

最終結果是從輸入模糊、不規則的畫素畫，輸出清晰、網格對齊的畫素藝術。該工具還支援快速整合到遊戲引擎中，並提供了一個線上演示供使用者嘗試。