Повреждение панорамы Франца Рубо «Оборона Севастополя 1854–1855 годов» вновь подняло вопрос о том, какую роль современные технологии могут играть в сохранении культурного наследия. Масштабное полотно уже переживало серьезные разрушения во время Великой Отечественной войны: тогда удалось спасти часть фрагментов, а позже специалисты восстановили произведение. Сегодня на помощь реставраторам приходят новые инструменты — от цифровых двойников до систем искусственного интеллекта.
Алгоритмы уже помогают анализировать повреждения, создавать цифровые реконструкции и предлагать варианты восстановления утраченных элементов. Однако такие системы пока остаются инструментом в руках специалистов, а не полноценной заменой реставратора. Об этом Наука Mail рассказал заведующий лабораторией интеллектуального транспорта Центра когнитивного моделирования Института искусственного интеллекта МФТИ Дмитрий Юдин.
Как ИИ ускоряет восстановление картин и помогает сохранить оригинал
Технологии искусственного интеллекта уже используются в реставрации произведений искусства. Как объяснил Дмитрий Юдин, одна из ключевых задач таких систем — создание высокоточных цифровых реконструкций поврежденных объектов. Они позволяют специалистам заранее увидеть возможный результат восстановления и подобрать оптимальный подход.
Искусственный интеллект используется для создания высокоточных цифровых реконструкций произведений искусства. Эти цифровые версии затем могут служить визуальным руководством для реставраторов или напрямую автоматизировать процесс реставрации.
Одно из главных преимуществ таких решений — скорость работы. Алгоритмы способны анализировать тысячи повреждений значительно быстрее человека и брать на себя часть трудоемких этапов подготовки.
Одним из примеров такого подхода эксперт назвал технологию «цифровых масок», разработанную в Массачусетском технологическом институте. На первом этапе специалисты сканируют полотно и выявляют повреждения — сколы, трещины и утраченные элементы. Затем искусственный интеллект помогает подобрать эталонные цвета, после чего специальный принтер наносит восстановленное изображение на тонкую пленку.
Как нейросети восстанавливают утраченные части картин по архивам и стилю автора
Одно из направлений развития ИИ в искусстве связано с реконструкцией исчезнувших фрагментов изображений. По словам Юдина, для таких задач используются разные архитектуры нейросетей, в первую очередь диффузионные модели, которые обучены восстанавливать отсутствующие или поврежденные области изображения.
Если часть произведения сохранилась, алгоритм может анализировать повторяющиеся элементы: орнаменты, детали фона, композиционные особенности или цветовые решения. В более сложных случаях используются дополнительные источники информации.
Подобные подходы уже тестируются и в российских проектах. Например, как отметил Юдин, студенты в проекте «Царское Село» использовали технологии ИИ для воссоздания возможных вариантов утраченных панно Зубовского флигеля Екатерининского дворца.
Однако такие результаты нельзя считать автоматическим восстановлением произведения: алгоритм предлагает варианты реконструкции, а окончательная оценка остается за специалистами.
Почему повторить мазок художника сложнее, чем восстановить цифровую копию
Хотя современные нейросети все лучше имитируют визуальный стиль разных авторов, перенести эту точность из цифрового пространства на настоящий холст значительно сложнее. В физическом мире важны не только композиция и цвет, но и особенности движения кисти, толщина слоя краски и индивидуальная техника художника.
При этом эксперименты по созданию таких систем уже идут. В качестве примера эксперт привел разработку ученых СПбГЭТУ «ЛЭТИ», которые создали робота, способного анализировать параметры художественной техники.
По словам ученого, система научилась смешивать краски для получения нужных оттенков и регулировать толщину мазка за счет изменения силы нажатия кисти на холст. Однако исследователи пока не говорят о полном совпадении авторского стиля — технологии продолжают развиваться.
Как цифровые двойники помогают сохранить памятники, которые могут быть утрачены
Помимо восстановления картин, современные технологии применяются для сохранения крупных исторических объектов. Одно из главных направлений — создание цифровых двойников с помощью 3D-сканирования и фотограмметрии. Такие модели позволяют заранее сохранить точные данные о памятнике и использовать их в случае повреждения или необходимости реставрации.
По словам Юдина, именно подобные подходы помогли при восстановлении собора Нотр-Дам-де-Пари после пожара: ранее собранные цифровые данные дали специалистам возможность точнее работать с поврежденным объектом. В России также развиваются подобные проекты. Например, создаются трехмерные цифровые копии отдельных объектов храма Василия Блаженного.
Кроме того, цифровые технологии меняют формат взаимодействия человека с историей. С помощью дополненной и виртуальной реальности можно увидеть, как выглядели древние сооружения до разрушения, или восстановить внешний вид объектов, изменившихся со временем.
Почему музеи будущего будут создавать цифровые архивы произведений искусства
По словам Дмитрия Юдина, создание высокоточных цифровых копий уже стало одним из приоритетных направлений для объектов, которые могут оказаться под угрозой из-за времени, природных факторов или других обстоятельств.
Один из масштабных примеров такого подхода — проект по созданию цифрового двойника базилики Святого Петра в Ватикане. Как рассказал Юдин, модель была подготовлена на основе 400 тыс. снимков с миллиметровой точностью.
По словам специалиста, искусственный интеллект уже помогает исследователям работать с огромными массивами данных: анализировать изображения, находить закономерности и предлагать варианты восстановления. Но роль человека в этом процессе остается ключевой — именно эксперты определяют, где заканчивается реконструкция и начинается художественное предположение.
Ранее Наука Mail публиковала статью, кто и когда создал панораму «Оборона Севастополя», а также ее трагическую историю.
