Free Open-Source Tool Turns Photos into Pixel Art in Minutes
数分で写真をピクセルアートに変換する無料のオープンソースツール
8ビットグラフィックの懐かしい外観が好きだけれど、手作業でピクセルを描く手間を省きたいという方にPhoto2Pixelは最適です。Pythonリポジトリで、PyTorchを用いて任意の写真を自動でピクセルアート風に変換します。アルゴリズムは滑らかな色合いを実現するためにブラー核を適用し、画像を固定サイズのピクセルブロックに量子化、そしてオプションで黒いエッジラインを追加してクラシックなレトロ感を演出します。
Photo2Pixelとは?
Photo2Pixelは単なるスクリプトではなく、小さなエコシステムです:
- オンラインデモ – ブラウザ上でエンジンが動作するのを確認するには photo2pixel.co へアクセスしてください。
- Colabノートブック – リポジトリにはローカルに何もインストールせずに実験できるノートブックが用意されています。
- CLIツール – 軽量なコマンドラインインターフェース(
convert.py)は画像パスといくつかの調整可能なパラメータを受け取ります。
プロジェクトは Apache-2.0 ライセンスの下で公開され、GitHub上で500件以上のスターを獲得し、積極的にメンテナンスされています。
主な機能
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| Kernel Size | 色合いの遷移を滑らかにする; 値が大きいほど柔らかな見た目に。 |
| Pixel Size | 各ピクセルブロックのサイズを制御; 小さい値でディテールを保持。 |
| Edge Threshold | 低い値で暗いエッジを付与し、クラシックなピクセルアートの境界線に。 |
| 多言語サポート | Readmeは英語と簡体字中国語で利用可能。 |
| クロスプラットフォーム | Python 3, PyTorch, Pillowが必要。Windows, macOS, Linuxで動作。 |
インストールとセットアップ
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/Jzou44/photo2pixel.git
cd photo2pixel
# 仮想環境を作成(推奨)
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windowsの場合: venv\Scripts\activate
# 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt
オンラインコンバーターのみを利用したい場合は、ローカルインストールをスキップし、photo2pixel.co のWeb UIを使用できます。
基本的な使い方
python convert.py --input ./images/example_input_mountain.jpg
デフォルトでは出力は ./result.png に書き込まれます。コマンドは以下を使用します:
kernel_size=10pixel_size=16edge_thresh=100
これらのデフォルトはほとんどの画像で良好に機能します。
出力のカスタマイズ
3つのパラメータを調整して自分のスタイルに合わせましょう:
python convert.py \
--input ./images/hero.png \
--kernel_size 12 \
--pixel_size 12 \
--edge_thresh 80 \
--output ./output/hero_pixel.png
- kernel_size – 大きい値(≥15)でより滑らかな見た目、逆に小さい値(≤5)で鋭い遷移を保ちます。
- pixel_size – 8ビットピクセルアートは通常8–16px。4pxにしてみると、とても小さい画像でピクセル完璧な結果が得られます。
- edge_thresh – 低めに設定(例:50)で黒いアウトラインを太く。高めに設定(>200)でほぼアウトラインを消去します。
例:風景をレトロ8ビットへ変換
以下は高解像度の山岳写真をレトロスタイルのピクセルアートに変換する簡単な例です:
python convert.py --input ./images/example_input_mountain.jpg \
--kernel_size 12 \
--pixel_size 12 \
--edge_thresh 120 \
--output ./output/mountain_pixel.png
結果の画像は、滑らかなカラーバランスとシャープなピクセルブロックが見事に融合し、初期コンソールゲームを彷彿とさせます。
Colabでの実行
ウェブベースの環境を好む方は、convert.ipynb の内容をGoogle Colabにコピーしてみてください:
- リポジトリの
convert.ipynbをアップロード。 !pip install -r requirements.txtで依存関係をインストール。- 画像ファイルをアップロード。
- セルを実行してリアルタイムで変換を確認。
この方法は迅速な実験や協力者との結果共有に最適です。
コントリビューション
プロジェクトは貢献を歓迎します!
- バグレポート – 問題を発見したらIssueを開いてください。
- プルリクエスト – リポジトリをフォークし、変更を加えてPRを送付。既存のスタイルに従い、テスト(あれば)を通過するようにしましょう。
- 機能拡張 – 新しいエッジ検出アルゴリズム、よりインタラクティブなUI、バッチ処理モードなどのアイデアは歓迎です。
ご自身の母国語でのドキュメント追加や、新規ユーザー向けのチュートリアル作成も自由です。
コミュニティとサポート
- GitHub Discussionsで一般的な質問に対応。
- Discord(READMEにリンク)でリアルタイムサポート。
- Twitterアカウント @photo2pixel で最新情報を発信。
結論
Photo2Pixelは、強力な画像処理ツールをシンプルなオープンソースCLIアプリにまとめたものであることを示しています。ゲーム開発者がピクセル風のエフェクトを組み込む場合でも、ラバー愛好家がレトロアートを作成したい場合でも、手動ピクセルアートツールのオーバーヘッドなしでコントロールと柔軟性を提供します。
リポジトリをダウンロードし、パラメータを試し、オリジナルの8ビット傑作を数分で楽しんでください。
ピクセルアート制作を楽しんでください!