В США разработали ИИ-инструмент для ускорения реставрации картин в 70 раз

В США разработали ИИ-инструмент для ускорения р...

freepik

Американские исследователи создали инновационный подход к физическому восстановлению поврежденных произведений искусства, используя возможности искусственного интеллекта. Разработанная технология идентифицирует утраченные фрагменты красочного слоя на картине. ИИ алгоритмы создают необходимые участки для восстановления, которые затем воссоздаются в виде полимерной пленки с помощью печати и аккуратно переносятся на оригинал. Утверждается, что этот процесс происходит в десятки раз быстрее традиционной ручной реставрации, при этом не нанося ущерба исходному произведению.

В качестве примера, ученые продемонстрировали применение данной методики на поврежденной картине XV века, предварительно оцифровав её для детального анализа утрат. Искусственный интеллект выявил тысячи поврежденных областей и сгенерировал множество цветовых нюансов для их точного воспроизведения. Далее, было разработано специализированное программное обеспечение для создания карты участков, требующих восстановления на оригинальной картине. На основе этих данных, программа сформировала двухслойную полимерную "маску": цветной слой для воссоздания пигментов и белый слой, обеспечивающий идеальную цветопередачу.

Полученная пленка была напечатана на струйном принтере, после чего ее вручную наложили на картину и покрыли защитным слоем лака. Общая продолжительность процесса составила несколько часов, что, по оценкам разработчиков, значительно превосходит скорость обычной реставрации.

Исследователи подчеркивают, что созданную пленку можно легко удалить при необходимости, используя специальные растворители. Цифровая копия маски сохраняется, предоставляя подробную информацию о восстановлении картины для будущих реставраторов.

В перспективе, этот новый метод может стать ценным инструментом для восстановления картин, находящихся на хранении в музеях и архивах по всему миру, ожидающих физической реставрации.

Пишет Inscience.news