Student MIT imprimă măști de polimer AI pentru a restabili picturile în ore

Studentul absolvent al MIT, Alex Kachkine, a petrecut o dată nouă luni pentru a restabili meticulos un tablou italian baroc deteriorat, ceea ce i -a lăsat mult timp să se întrebe dacă tehnologia ar putea accelera lucrurile. Săptămâna trecută, MIT News anunțat Soluția sa: o tehnică care folosește filme polimerice generate de AI pentru a restabili fizic picturile deteriorate în câteva ore, mai degrabă decât în ​​luni. Cercetarea apare în natură.

Metoda lui Kachkine funcționează prin imprimarea unei „mască” transparentă care conține mii de regiuni potrivite cu culori pe care conservatorii le pot aplica direct la o lucrare de artă originală. Spre deosebire de restaurarea tradițională, care modifică permanent tabloul, aceste măști pot fi eliminate ori de câte ori este nevoie. Deci este un proces reversibil care nu schimbă permanent un tablou.

“Pentru că există o înregistrare digitală a ceea ce mască a fost folosită, în 100 de ani, data viitoare când cineva lucrează cu asta, va avea o înțelegere extrem de clară a ceea ce a fost făcut tabloului”, a spus Kachkine pentru MIT News. „Și asta nu a fost niciodată posibil în conservare înainte”.

Natură Rapoarte Că până la 70 la sută din colecțiile de artă instituțională rămân ascunse de viziunea publică din cauza daunelor – o cantitate mare de patrimoniu cultural așezat nevăzut în depozitare. Tradiţional Metode de restaurareîn cazul în care conservatorii umplu cu atenție zonele deteriorate pe rând, în timp ce amestecă potriviri de culori exacte pentru fiecare regiune, poate dura săptămâni până la zeci de ani pentru o singură tablou. O lucrare pricepută care necesită atât talent artistic, cât și cunoștințe tehnice profunde, dar pur și simplu nu există suficienți conservatori pentru a aborda întârzierea.

Studentul de inginerie mecanică a conceput ideea în timpul unui drum din 2021 de fonduri către MIT, când vizitele în galerie au dezvăluit cât de multă artă rămâne ascunsă din cauza unor întârzieri de daune și restaurare. Ca cineva care restabilește picturile ca hobby, a înțeles atât problema, cât și potențialul unei soluții tehnologice.

Pentru a-și demonstra metoda, Kachkine a ales un caz de testare provocator: o pictură în ulei din secolul al XV-lea care necesită reparații în 5.612 regiuni separate. Un model AI a identificat modelele de daune și a generat 57.314 culori diferite pentru a se potrivi cu lucrările originale. Se pare că întregul proces de restaurare a durat 3,5 ore-de 66 de ori mai rapid decât metodele tradiționale de pictare a mâinilor.

În special, Kachkine a evitat să folosească modele AI generative precum Difuzie stabilă sau „Aplicația completă” a rețelelor adversare generative (GANS) pentru etapa de restaurare digitală. Conform hârtiei de natură, aceste modele provoacă „distorsiune spațială” care ar împiedica alinierea corespunzătoare între imaginea restaurată și originalul deteriorat.