Zgłoś błąd
X
Zanim wyślesz zgłoszenie, upewnij się że przyczyną problemów nie jest dodatek blokujący reklamy.
Błędy w spisie treści artykułu zgłaszaj jako "błąd w TREŚCI".
Typ zgłoszenia
Treść zgłoszenia
Twój email (opcjonalnie)
Nie wypełniaj tego pola
Załóż konto
EnglishDeutschукраїнськийFrançaisEspañol中国

Doktorant MIT opracował system AI do odrestaurowania obrazów. Jest 66 razy szybszy od tradycyjnych metod konserwatorskich

Maciej Lewczuk | 23-06-2025 14:30 |

Doktorant MIT opracował system AI do odrestaurowania obrazów. Jest 66 razy szybszy od tradycyjnych metod konserwatorskichNowa technologia może całkowicie zmienić sposób restauracji dzieł sztuki na całym świecie. Zamiast miesięcy żmudnej pracy, uszkodzone obrazy można teraz naprawić w kilka godzin dzięki połączeniu AI z zaawansowanym drukiem. Metoda wykorzystuje cienkie maski z tysiącami precyzyjnie dopasowanych kolorów, które można nakładać i zdejmować bez uszkadzania oryginału. Czy zatem dzieła ukrywane w muzealnych magazynach ujrzą światło dzienne?

Ponieważ istnieje cyfrowy zapis użytej maski, za 100 lat osoba pracująca z tym dziełem będzie miała jasny pogląd na to, co zostało zrobione z obrazem. To nigdy wcześniej nie było możliwe w konserwacji - Alex Kachkine z MIT.

Doktorant MIT opracował system AI do odrestaurowania obrazów. Jest 66 razy szybszy od tradycyjnych metod konserwatorskich [1]

Model Recraft jest lepszy w generowaniu obrazów niż DALL-E i Midjourney. Dzięki temu zdobył spore dofinansowanie

Doktorant inżynierii mechanicznej z Massachusetts Institute of Technology Alex Kachkine samodzielnie opracował rewolucyjną metodę restauracji obrazów wykorzystującą sztuczną inteligencję do projektowania i zaawansowany druk do tworzenia fizycznych masek naprawczych. Ten indywidualny projekt doktoranta pozwala na przywrócenie zniszczonych dzieł sztuki w zaledwie kilka godzin, podczas gdy tradycyjne metody wymagają miesięcy, a czasem nawet kilku lat pracy. W artykule opublikowanym w prestiżowym czasopiśmie Nature, Alex zademonstrował skuteczność swojej metody na XV-wiecznym obrazie olejnym przypisywanym Mistrzowi Pokłonu Trzech Króli z Prado, który sam nabył za kilka tysięcy dolarów. System automatycznie zidentyfikował 5612 oddzielnych regionów wymagających naprawy i wypełnił je wykorzystując 57314 różnych kolorów w ciągu zaledwie 3,5 godziny. Metoda ta okazała się około 66 razy szybsza od konwencjonalnych technik restauratorskich. Najważniejszym elementem wynalazku jest dwuwarstwowa maska drukowana na cienkich polimerowych planszach (maskach). Pierwsza warstwa zawiera nieprzezroczystą białą farbę, druga precyzyjnie dopasowane kolory.

Doktorant MIT opracował system AI do odrestaurowania obrazów. Jest 66 razy szybszy od tradycyjnych metod konserwatorskich [2]

Stability AI prezentuje Stable Virtual Camera oferując przełom w konwersji obrazów 2D na filmy 3D

Rewolucyjność metody Kachkine'a polega nie tylko na szybkości, ale także na całkowitej odwracalności procesu restauracji. W przeciwieństwie do tradycyjnych technik, które na stałe zmieniają oryginalne dzieło, polimery masek można w każdej chwili usunąć bez uszkodzenia oryginalnej warstwy malarskiej poprzez rozpuszczenie za pomocą rozwiązań znanych konserwatorom. Dodatkowo, cyfrowy plik maski może zostać zapisany jako szczegółowy rekord przeprowadzonej restauracji. Może umożliwić to przyszłym konserwatorom dokładne zrozumienie wprowadzonych zmian. Doktorant opracował także algorytmy dostosowane do ludzkiej percepcji wzrokowej, które określają minimalny rozmiar uszkodzeń możliwych do skutecznej naprawy, który wynosi 511,1 mikrometra szerokości i 0,475 milimetra kwadratowego powierzchni. Chociaż metoda wywołuje kontrowersje w środowisku konserwatorów, to niektórzy obawiają się utraty ludzkiego aspektu w restauracji sztuki. Sam wynalazca podkreśla, że jego celem jest wsparcie konserwatorów poprzez automatyzację żmudnych zadań.

Źródło: MIT New
Bądź na bieżąco - obserwuj PurePC.pl na Google News
Zgłoś błąd
Liczba komentarzy: 26

Komentarze:

x Wydawca serwisu PurePC.pl informuje, że na swoich stronach www stosuje pliki cookies (tzw. ciasteczka). Kliknij zgadzam się, aby ta informacja nie pojawiała się więcej. Kliknij polityka cookies, aby dowiedzieć się więcej, w tym jak zarządzać plikami cookies za pośrednictwem swojej przeglądarki.