proper-pixel-art

一键修复 AI 像素画，让边缘清晰、色彩纯正

proper-pixel-art 是一个专注于修复 AI 生成像素画图像、视频及精灵图上传问题的 Python 工具。它解决了 AI 绘画工具（如 Stable Diffusion）输出像素风格作品时常见的边缘模糊、尺寸非整数倍缩放、调色板不纯等问题，确保最终呈现的像素画具有清晰锐利的像素边缘和准确的色彩。核心能力包括自动检测并纠正像素网格偏移、统一缩放比例至整数倍、优化调色板以符合像素画规范，以及批量处理图像和视频帧。该工具提供命令行接口，易于集成到现有工作流中，适合游戏开发者、像素艺术家和 AI 创作者使用，能显著提升 AI 像素画作品的专业度和可用性。

开源 free 设计创意

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GitHub 星标 ★ 540

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类设计创意

开发团队KennethJAllen

所属国家

官网地址https://www.kennethallenmath.com

GitHubhttps://github.com/KennethJAllen/proper-pixel-art

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型computer-vision,game-dev,generative-ai,generative-art,image-processing,pixel-art,python,sprites

GitHub 星标★ 540

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-09-27 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

核心亮点

自动检测并修复像素网格错位，避免模糊边缘
支持图像、视频和精灵图批量处理，效率高
提供命令行接口，易于脚本化和集成

不足之处

早期项目，文档和社区支持尚待完善
功能相对单一，仅聚焦于像素画修复

适用场景

游戏开发中批量处理 AI 生成的像素风素材
像素艺术家清理 AI 辅助创作的作品瑕疵
将 AI 生成的像素动画视频转为清晰精灵图

替代项目

Pixelorama、Aseprite、Piskel

项目介绍

proper-pixel-art 是图像领域的开源项目，由 KennethJAllen 开发，2024 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 839 个项目，GitHub 星标数为 540。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：游戏开发中批量处理AI生成的像素风素材。同类可对比的替代方案包括 Pixelorama、Aseprite、Piskel。

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