華山岩画画像復元のためのゲート付き注意の複数前の注射拡散モデル

科学分野:

• コンピュータビジョン コンピュータビジョン
• 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
• デジタル遺産の保存 デジタル遺産の保存

背景:

• 岩の芸術は,気象と人間の活動による劣化に直面しています.
• 既存の復元方法では,着色,損耗,質感の問題に悩まされています.

研究 の 目的:

• ロックアートのための高度な画像修復フレームワークを開発する.
• 被害を受けた地域における構造的な継続性と物質的な一貫性を改善する.

主な方法:

• 177個のサンプルのHuashan岩画データセットを構築しました.
• 安定拡散を用いた事前のガイドされた修復の枠組みを提案した.
• デュアルブランチプリエア抽出とゲートアテンションの融合モジュールが導入されました.

主要な成果:

• MSEの0.021,MAEの0.093,PSNRの26.73,SSIMの0.892.3を達成しました.
• 画像復元メトリックにおけるベースラインメソッドを上回った.
• アブラーション研究により,モジュールの有効性が確認されました.

結論:

• 提案された方法は,ロックアート画像の復元に優れたパフォーマンスを提供します.
• このフレームワークは,文化遺産の解釈可能な修復を提供します.
• デジタルAI技術は,脆弱な歴史的美術品の保存に不可欠です.