В Массачусетском технологическом институте исследователь Алекс Качкин представил новый подход к реставрации поврежденных масляных картин с использованием генеративного ИИ. Вместо многомесячной ручной работы, модель позволяет цифровым образом восстанавливать утраченные фрагменты полотна за считанные часы, что может существенно ускорить процесс реставрации.
Во время демонстрации метода на картине мастера «Prado Adoration» конца пятнадцатого века исследователь сначала отсканировал изображение, чтобы определить более пяти тысяч поврежденных участков. С помощью Adobe Photoshop была создана цифровая маска, которая восстанавливала утраченные цвета и узоры, а отсутствующие детали — например, лицо младенца — заимствовались из других работ того же автора.
После завершения цифровой реконструкции восстановленное изображение напечатали на прозрачной полимерной пленке, которую затем аккуратно разместили поверх оригинального полотна. Всего для заполнения поврежденных участков было использовано более пятидесяти семи тысяч цветов. Если это будет необходимо, пленка может быть легко снята или удалена без ущерба для оригинала.
Метод подходит для картин, покрытых лаком и достаточно гладких, чтобы обеспечить плотное прилегание полимерной пленки. По словам исследователей, такое решение открывает новые возможности для музеев и галерей, позволяя быстро и доступно восстанавливать произведения, которые ранее оставались без внимания из-за высокой стоимости традиционной реставрации. Это может способствовать тому, чтобы больше поврежденных картин стали доступными для публики.
