一个封闭的注意力多前注射扩散模型,用于华山岩石艺术图像修复
Tong Zhao1, Luohua Huang2, Xiaopeng Qi3
1College of Art & Design, Nanning University, Nanning, Guangxi, China.
Scientific reports
|February 23, 2026
概括
这项研究引入了一种新的AI框架,用于恢复退化的岩石艺术图像,显著改善受损区域的细节和一致性. 该方法增强了文化遗产遗址的数字保存.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
- 数字遗产保护数字遗产的保护
背景情况:
- 岩石艺术面临着由于气候变化和人类活动的退化.
- 现有的修复方法与色,损失和纹理问题作斗争.
研究的目的:
- 为岩石艺术开发一个先进的图像修复框架.
- 改善受损地区的结构连续性和物质一致性.
主要方法:
- 构建了一个华山岩画数据集,包含177个样本.
- 提出了使用稳定扩散的先导恢复框架.
- 引入了双分支前提取和门注意力融合模块.
主要成果:
- 取得的MSE为0.021,MAE为0.093,PSNR为26.73,SSIM为0.892. 这是一个很好的结果.
- 在图像恢复指标中表现优于基线方法.
- 废弃性研究证实了模块的有效性.
结论:
- 拟议的方法在岩石艺术图像修复中提供了卓越的性能.
- 该框架为文化遗产提供可解释的恢复.
- 数字人工智能技术对于保护脆弱的历史艺术至关重要.
