La nueva biblioteca JavaScript corrige artefactos visuales y vectoriza imágenes con precisión milimétrica para desarrolladores y artistas digitales
El crecimiento de las herramientas de inteligencia artificial ha desatado una oleada de imágenes generadas por modelos como Stable Diffusion o DALL·E, pero no todo lo que brilla es oro. Muchas de estas imágenes, especialmente en estilo pixel art, llegan con errores visuales evidentes: píxeles mal escalados, colores inconsistentes o bordes borrosos. Frente a esta problemática, nace unfake.js, una biblioteca open source en JavaScript que promete arreglar estos defectos de forma precisa y profesional.
Desarrollada por jenissimo, unfake.js ofrece una doble funcionalidad principal: limpieza inteligente de pixel art y vectorización avanzada de imágenes rasterizadas. Todo ello accesible desde una herramienta de navegador interactiva y fácil de usar, o bien integrable en flujos de trabajo propios.
Dos modos, una misión: limpieza y escalabilidad visual
1. Procesador de Pixel Art
La primera modalidad de unfake.js está orientada a corregir los errores frecuentes que presentan las imágenes pixeladas generadas por IA. Entre sus características más destacadas se incluyen:
- Detección inteligente de escala: determina automáticamente el tamaño real del píxel en imágenes ampliadas.
- Reducción de escala consciente del contenido: permite volver al tamaño nativo 1x sin perder definición ni introducir desenfoques.
- Alineación a la cuadrícula: recorta automáticamente las imágenes para que coincidan con la rejilla de píxeles, evitando bordes desalineados.
- Cuantificación de color: reduce la paleta a un número máximo de colores, usando el motor de alta calidad image-q.
- Limpieza de artefactos: elimina ruido, suaviza bordes dentados y ajusta la transparencia.
2. Vectorizador de imágenes
La segunda modalidad convierte archivos PNG o JPG en SVGs limpios y escalables, sin perder detalles importantes. Esta función utiliza imagetracer.js como núcleo, combinado con potentes técnicas de preprocesado mediante OpenCV.js:
- Reducción de ruido previa: aplica filtros bilaterales o de mediana antes del trazado para lograr contornos más suaves.
- Cuantificación inteligente de color: simplifica la paleta de colores automáticamente para lograr formas vectoriales limpias.
- Manejo de transparencias: evita bordes defectuosos al procesar imágenes con fondo transparente.
- Ajustes avanzados: permite personalizar múltiples parámetros del trazado vectorial.
Una interfaz pensada para creadores
La herramienta basada en navegador que acompaña a unfake.js facilita su uso sin necesidad de conocimientos avanzados:
- Modo dual: selección entre limpieza de píxeles o vectorización.
- Control en tiempo real: ajustes dinámicos mediante Tweakpane.
- Vista antes/después: para comparar los resultados instantáneamente.
- Herramienta lupa: para examinar detalles al nivel de píxel.
- Editor de paleta: reemplazo interactivo de colores.
- Exportación sencilla: descarga directa en .PNG o .SVG, o copia al portapapeles.
Integración en proyectos y compatibilidad
Para quienes deseen integrar unfake.js en proyectos personalizados, la biblioteca ofrece métodos específicos (processImage y vectorizeImage) y soporte para importar como módulo ES6. Además, cuenta con una versión acelerada por Rust en Python (unfake.py), que mejora el rendimiento en un 10–20 % respecto a la versión JS.
Entre sus dependencias principales destacan:
- OpenCV.js – preprocesamiento de imágenes.
- image-q – reducción de paleta con alta fidelidad.
- imagetracer.js – trazado vectorial SVG.
- UPNG.js – codificación y decodificación rápida de PNG.
- Tweakpane – control de parámetros en tiempo real.
Licencia y disponibilidad
Unfake.js está disponible bajo licencia MIT, lo que permite su uso libre tanto en proyectos personales como comerciales. El proyecto cuenta con documentación, ejemplos prácticos y una versión online disponible desde la plataforma Itch.io para probar sin necesidad de instalación.
Conclusión
Unfake.js llega en un momento clave, en el que el arte generado por IA necesita herramientas que limpien, validen y transformen esas creaciones en activos útiles para videojuegos, interfaces, NFTs o diseño gráfico. Su enfoque técnico, su interfaz intuitiva y su flexibilidad la convierten en una solución potente y accesible para cualquier creador que trabaje con imágenes digitales.
Una herramienta que no «deshace» el arte generado por IA, sino que lo pule y lo convierte en algo verdaderamente aprovechable.
