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中国古画人工智能修复方法研究与实践

刘卉元中国艺术研究院工笔画院

由笔者主持的国家社科基金艺术学青年具体化、明确化的方法，可有效缩减修复准备工

项目“基于神经网络算法的古画图像还原修作的投入，最终提高实物古画修复工作的时效性、

复方法研究”课题组在采访中国古画修复专准确性和可靠性。

家、调研分析人工智能虚拟修复特点的基础

上，提出中国古画数字图像AI算法修复的科（二）辅助古画文物保护

学方法，其中包含修复流程、评价标准和算法数字图像虚拟修复不接触原作，能避免对文

选择。与此同时，课题组通过算法筛选、训物的接触和伤害。同时，虚拟修复过程中完成的

练、优化，最终得到适应中国古画修复的人工修复报告和标注，也可以作为学术资料更广泛地

智能深度学习算法ACP-LaMa。该算法成果适运用于文物保护辅助工作。

用于较高清晰度的复杂古画图像修复，且可以

较理想地还原中国古画的艺术特色。2023年，（三）服务我国优秀传统文化推广

笔者申报中国艺术研究院科研项目“中国古画气息残破、古旧的国画通过数字化修复，转

图像算法修复研究”，进一步优化修复流程变为符合大众审美喜好的图像作品，能够得到更广

和算法表现，并将算法应用拓展到书法作品泛的传播和展示，是传承中华优秀传统文化的有益

和工艺美术图像修复等领域。目前，项目成方式。

果得到了多位古画修复领域专家的关注和认

可，现已申报国家发明专利，并与修复机构开二、古画人工智能修复的难点

展合作。

（一）高清图像修复

一、古画人工智能修复的意义现有技术多针对低清晰度照片类别的图像，而

古画扫描或拍照的图像清晰度较高、文件较大。

（一）辅助传统古画修复

古画图像人工智能虚拟修复可以在短时间（二）大面积图像修复能力

内为修复工作者提供多种可视化的虚拟修复结修复算法能理解画面全局的图像信息，而非

果作为修复参照。这种将原来抽象的修复目标仅基于缺损周边的少量像素推理缺损，易实现对

艺术现场·中国古画人工智能修复方法研究与实践145

大面积缺损部位的准确填充。（一）数据准备工作

传统古画修复工作主要依靠资料、经验和

（三）更好地表现中国古画艺术特征学养，人工智能算法的表现则依赖大量的相关

修复算法能够较好地表现画面纹理、质感、数据训练。本课题选取中国古代绘画作为数据

色彩过渡，线条修复需符合国画用笔，修复区训练基础。

域能表现出中国古画的艺术特征。1.数据收集并建立数据集

课题组共整理了中国古画图像2万余张，通

（四）修复结果的客观性过定制的软件将图像拆分为30万张古画图像，

用于训练的数据是否充足和数据是否具并且持续进行更新补充。

备专业性、收敛性，直接影响修复