pixel-art-studio

# 🎨像素艺术工作室 **一款让 Claude 成为像素艺术家的代理技能 — 无需 Aseprite，无需 MCP 服务器，无需图像生成器。** Claude 通过 Python/Pillow 直接设计和放置每个像素，查看自己的渲染结果，根据专业检查清单进行批评，并迭代直到交付。 <p align="center"> <img src="docs/assets/capy_walk_down.gif" height="150" alt="capybara walk down"> <img src="docs/assets/capy_walk_right.gif" height="150" alt="capybara walk right"> <img src="docs/assets/slime.gif" height="150" alt="slime idle animation"> </p> *以上所有内容均由 Claude 使用此技能逐像素绘制 — 角色、阴影、动画和导出，从文本提示（和它首先研究的参考图像）。* ## 为什么 大多数“AI 像素艺术”都是扩散输出，忽略了网格。此技能走的是相反的道路：LLM 是艺术家，一个微小的确定性库是它的手。每个颜色都是一个决定，每个像素都是有目的放置的，渲染结果可以从构建脚本中复制。 质量引擎是一个 **查看 → 批评 → 修复** 循环：Claude 渲染一个联系表预览，用自己的视觉读取图像，根据 `references/validations.md` 进行批评，编辑构建脚本，然后重新渲染 — 至少在交付前进行 2-3 次。 ### 使用方法 1. **从零开始绘制** — Claude 通过 Pillow 创作每个像素。无需模型，完全确定性，无限可编辑。适用于您完全控制的角色、物品、瓷砖、动画。 2. **与任何生成器混合使用** — 通过 `pixelpipe` 馈送一个混乱的/AI 生成的 PNG，它可以恢复真实的网格，剥离 baked-in 背景，硬化 alpha，消除孤立噪点，压缩颜色爆炸，**将结果锁定到共享调色板** — 然后为您提供一个构建脚本，以便确定性地编辑和动画。适用于丰富详细的艺术，您需要模型的构图闪耀，但仍然需要干净、一致、可编辑的像素。 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/Gamezxz/pixel-art-studio.git cp -r pixel-art-studio ~/.claude/skills/pixel-art-studio # 或 <project>/.claude/skills/ pip3 install pillow ``` 然后只需询问 Claude 代码： *"绘制一个 64x64 的龙头目"*， *"制作一个 4 帧的史莱姆_idle 动画"*， *"将这个精灵转换为 Game Boy 调色板"*。 > 注意：SKILL.md 示例引用技能路径 — 如果您安装在 `.claude/skills/pixel-art-studio` 文件夹之外，请调整 `sys.path.insert` 路径。 ## 内容 | 组件 | 功能 | |---|---| | `scripts/pixelstudio.py` | 绘图引擎：帧 × 层，像素完美的图元，调色板锁定，色调偏移的 `ramp()`，Bayer抖动，选择性轮廓，镜像/偏移，导出 PNG / 动画 GIF / 精灵表 + Aseprite 兼容的 JSON | | `scripts/study.py` | 分析任何像素艺术文件：从（即使是粗糙的）上采样中恢复真实分辨率，剥离 baked-in 检查器背景，提取调色板/渐变/轮廓/抖动统计 | | `scripts/pixelpipe.py` | **混合管道**：将 AI 生成的 / 混乱的 PNG 转换为干净的、锁定调色板的、可编辑的像素艺术 — 在任何图像模型上确定性清理 + 锁定层 | | `references/*.md` | 知识：比例和轮廓优先的工作流，颜色/阴影/抖动/抗锯齿技术，动画时间表，调色板预设（Game Boy，PICO-8，Sweetie16，C64，Endesga32），导出/引擎指南，故障模式和每次迭代的批评检查清单 | | `references/learned/` | 技能增长：研究参考图像 → 编写样式卡 → 其规则和调色板可用于未来的艺术作品 | | `examples/slime-build.py` | 完整的示例：参数化角色，4 帧_idle 动画，所有导出路径 | | `examples/capybara-4dir.py` | 4 方向角色（下/左/右/上）带有 4 帧行走循环，每个方向一个参数化绘制函数，精灵表 + 引擎 JSON + 每个方向的 GIF | | `examples/anime-cast.py` | 一个脚本中的十个多样化角色 — 鬼魂，蘑菇，机器人，猫女巫，骷髅，火焰精灵，青蛙，企鹅，蜜蜂，苔藓巨人 — 每个角色都有自己的调色板和 3 帧_idle 环 | | `scripts/lpc.py` + `references/lpc.md` | **LPC 通用表格契约**，适用于人形角色（2 个手臂，2 个腿）：将帧组装到 [Liberated Pixel Cup](https://liberatedpixelcup.github.io/Universal-LPC-Spritesheet-Character-Generator/) 64×64 网格（行走/斩击/突刺/施法/射击/受伤行），以便输出可以放入任何 LPC 感知引擎模板 — 仅借用布局，每个像素都是原创的 | ### LPC 兼容人形角色 <p align="center"> <img src="docs/assets/catmage_walk_down.gif" height="110" alt="cat mage walk down"> <img src="docs/assets/catmage_slash_right.gif" height="110" alt="cat mage slash right"> <img src="docs/assets/knight_walk_right.gif" height="110" alt="knight walk right"> <img src="docs/assets/knight_slash_down.gif" height="110" alt="knight spear thrust"> </p> *猫女巫和长矛骑士，每个都有_idle + 8 帧行走和 6 帧斩击 × 4 方向，在一个 832×1344 表格 + 引擎 JSON 上。姿势在小坐标空间中一次性创建，并通过边距-画布转换器（`references/lpc.md`）绘制，以便长武器在挥动时不会剪辑。* ### 学习战术-奇幻角色构造 <p align="center"> <img src="docs/assets/tactical_oracle_idle.gif" height="220" alt="original tactical chibi oracle idle"> </p> *原始的 Verdant Oracle 应用了学习战术-奇幻设计卡：分层布料，选择性温暖修剪，3/4 深度通过重叠/值/比例，和显式解剖验证，以便远眼和手臂保持可读，而不是意外消失。可以使用 `python3 examples/tactical-verdant-oracle.py` 重新生成。* ### 高大战术比例 + 动态攻击 <p align="center"> <img src="docs/assets/tall_iron_man_repulsor.gif" height="240" alt="Iron Man fan-art repulsor animation in tall tactical pixel style"> </p> *一个高大战术预设的粉丝艺术测试：48–64px，4–5 头解剖，填充分段手臂盔甲，匹配红色/金色靴子，稳定地面枢轴，和一个从完整反光器剪影计算的超大 120×72 攻击单元格。可以使用 `python3 examples/tall-iron-man-repulsor.py` 重新生成。* ### 演员表 <p align="center"> <img src="docs/assets/cast_ghost.gif" height="80" alt="ghost"> <img src="docs/assets/cast_mushroom.gif" height="80" alt="mushroom"> <img src="docs/assets/cast_robot.gif" height="80" alt="robot"> <img src="docs/assets/cast_catmage.gif" height="80" alt="cat mage"> <img src="docs/assets/cast_skeleton.gif" height="80" alt="skeleton"> <img src="docs/assets/cast_flame.gif" height="80" alt="flame spirit"> <img src="docs/assets/cast_frog.gif" height="80" alt="frog"> <img src="docs/assets/cast_penguin.gif" height="80" alt="penguin"> <img src="docs/assets/cast_bee.gif" height="80" alt="bee"> <img src="docs/assets/cast_golem.gif" height="80" alt="moss golem"> </p> ### 4 方向行走示例 <p align="center"> <img src="docs/assets/capy_walk_down.gif" height="120" alt="capybara walk down"> <img src="docs/assets/capy_walk_left.gif" height="120" alt="capybara walk left"> <img src="docs/assets/capy_walk_right.gif" height="120" alt="capybara walk right"> <img src="docs/assets/capy_walk_up.gif" height="120" alt="capybara walk up"> </p> *一个奇幻 capybara（嫩芽 + 围巾，从技能研究的参考照片中）— 32×32/帧，12 种颜色，接触传递行走构造。可以使用 `python3 examples/capybara-4dir.py` 重新生成所有内容。* ## 工作流程 ```python from pixelstudio import Sprite, ramp BODY = ramp("#38b764", 5) # 色调偏移的 5 步渐变 s = Sprite(32, 32, palette=BODY + ["#1a1c2c"]) s.ellipse(6, 12, 25, 27, BODY[0]) # 最暗 = 轮廓 s.ellipse(5, 11, 23, 26, BODY[2], only="opaque") # 重新叠加较轻，偏移到光 s.outline(BODY[0], where="inside") # 选择性轮廓 s.preview("preview.png", scale=10) # Claude 查看此 s.stats() # ... 并读取这些数字 s.save_gif("out.gif", scale=6) ``` 构建脚本 *即* 艺术作品 — 确定性，可差异化，可重新渲染。动画帧是具有参数的函数调用（压缩，弹跳，姿势），而不是手动复制的像素。 ## 从参考艺术中学习 ```bash python3 scripts/study.py reference.png --save-palette my_style # 处理重采样上采样和内置检查棋盘： python3 scripts/study.py sloppy_screenshot.png --scale 6 --strip-checker ``` Claude 检查分析结果，将命令式样式卡写入 `references/learned/`，并在下次请求该样式的艺术作品时应用这些规则。上面的 capybara 就是这样绘制的 — 它的奇幻比例遵循从单个参考图像中学习的样式卡。 ## 混合管道 — 清洁和锁定生成的艺术 ```bash # 任何图像模型的输出 → 清洁，锁定调色板，可编辑的像素艺术 python3 scripts/pixelpipe.py generated.png --strip-checker --max-colors 24 # 将每个资产锁定到一个共享的游戏调色板（跨资产一致性）： python3 scripts/pixelpipe.py generated.png --palette my_game ``` `pixelpipe` 恢复真实的像素网格（块采样在粗糙/重采样上采样中幸存 — 无混合像素），剥离内置检查棋盘，硬化 alpha，去噪点，删除重复颜色，并锁定调色板。它发出一个 `clean.png` **和一个可重新生成的 `build.py`**，因此“AI 辅助”的精灵现在与从头开始绘制的精灵一样可编辑 — 并且每个资产共享一个颜色词汇表，因此整个演员表看起来像一个游戏。参见 `references/cleanup.md`。 ## 许可证 MIT © [Gamezxz](https://github.com/Gamezxz)