圣母院、佛像和名画，还有什么是AI不能修的？

如何利用数字化之力让文化遗产更好地“活”起来，成了不少人关心的问题。数字技术和文化遗产的深度融合，一是可以强化对文化遗产存量破损的针对性修复与增量破损的前瞻性预防，让文化遗产得到妥善保护、实现数字永生；二是可以将文化遗产跟大众以多重形式连接，让人们可以近距离接触、了解和感受文化遗产的魅力。

AI 技术在古老建筑修复领域主要涉及：需要高精度图像作为基础。某些破损及裂缝地方，研究人员还要进行样本采集和标定，以获得足够的样本产生高精度的影像 3D 模型。

当数据足够时，AI 就会进行数字化的虚拟修复，在残存的建筑图像上生成 3D 的修复效果。目前，在文物修复这一领域。解决方法包括很多算法，比如视觉特征抽取与索引、相机参数恢复、几何模型网格生成、深度神经网络 2D 或 3D 模型训练、纹理合成等等。

无论是有破损的长城，还是大火后的巴黎圣母院，恢复前百年之前的风貌，是 AI 的触角伸入文化领域的一大征兆。英特尔也与武汉大学进行合作，用无人机对长城进行全角度高精度图像采集，生成 3D 模型后，利用人工智能技术进行自动化缺损检测，对长城进行数字化虚拟修复。

长城数字化模型虚拟修复，当一段长城的损毁部位识别出来之后，人工智能就会进行数字化的虚拟修复，在损毁的模型上生成 3D 的修复效果和砖墙纹理，并获得物理修缮所需的工程量的数据，作为对物理修缮的参考建议。

在巴黎圣母院阁楼被发现起火 1 小时后火势迅速蔓延，火焰从教堂两座钟楼间窜出，随后不久塔尖便烧毁坍塌，卡西莫多的钟楼和玫瑰花窗不复存在。大火烧了 4 个多小时，直至当晚 10 时许，火势才逐渐减弱。一场突如其来的大火让这座 850 多年的世界瑰宝付之一炬。

去年 11 月去世的瓦萨大学（Vassar College）艺术学院副教授 Andrew Tallon，在其生前便完成了对巴黎圣母院的扫描工作，各个角度的建筑全景、3D 和细节图片。大火过后，消逝的巴黎圣母院将在数字世界里永存。

用于三维存档的技术叫做三维激光扫描/激光雷达，可以精确地（1-2 毫米精度）、快速地（每秒测量数十万个点）获取建筑的三维几何信息。获得的数据被称为激光扫描数据或点云数据。

在 Shadow Art 中，您可通过在笔记本电脑或手机摄像头前摆弄手，形成十二生肖动物的手影。如果手影正确匹配，系统便会将手影转换成相应动物的动画影象。该装置利用 TensorFlow 帮助人们探索皮影戏艺术。

模型将输入图像（用户的手部图像）与给定的一组类模板进行对比，以此判断最相似的图像。借助此方法，我们可以自由地为每个类添加或移除图像模板，甚至可以在不重新训练模型的情况下引入新的类。

鉴于分类结果，利用从模型返回的置信度值的阈值来判断手势是否与动物阴影匹配。与直接挑选置信度值最高的手势相比，这样做的结果更为直观。知道每位用户预期的动物之后，接下来就是将用户输入的手影与结果关联，并将手影转换为动物形象，然后再播放预先录制的阴影转化为活体动物的动画，如此即完成一次试验。

为确保捕捉的形状顺利变形为动物，我们从以下两种阴影中抽取轮廓：输入的手影和目标动物阴影。然后我们进行优化，以在手影轮廓（源轮廓）和动物阴影轮廓（目标轮廓）中找到正确匹配的每个点，接着执行步插值，以将源轮廓转换为目标轮廓。

经过测算大足宝顶山千手观音像有 830 只手，其中有 200 多只是破损的。从 2011 年到 2014 年，杨溯跟着团队一起对这些破损的观音手进行虚拟修复，根据千手观音像左右手的空间对称关系去判断缺失手指的几何形态，经过三年时间，他们虚拟修复了几十只观音手，为千手观音像的实体修复提供了重要参考。

杨溯开始对安岳石刻进行虚拟修复，与大足石刻不同,始于南朝，兴盛于唐宋的安岳石刻分散在四川安岳县城境内，加上交通闭塞，很多佛像在岁月侵蚀下损害严重。

想还原佛脸的样貌，需要定义更加准确的空间信息，即用人工智能技术，自动化地提取佛像的面部特征。和人脸识别技术类似，杨溯的佛脸识别模型需要大量的数据样本进行学习。为此，杨溯寻找了安岳石刻保存完好的佛头为它们留下肖像照。每张都提取了 68 个标记点，用来描述佛像的所有面部特征，他把这些面部数据信息称为“佛脸身份证”。如今，这些面部特征信息能够为虚拟修复提供参考。

计算机基于数百个佛脸的采集数据精准提取了佛的脸型、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等特征，依据左侧完好的脸部，对右脸受损面部进行了虚拟修复。

伦勃朗的“残缺”名作《夜巡（The Night Watch）》在人工智能技术的支持下终于得以修复“完整”。尽管该画作是世界古典油画三大瑰宝之一，命运却是十分坎坷，被“冷落”、被“切割”、被“划伤”、被“泼酸”......似乎都预示了此后修复的不易。

1715 年，该画作被迁移至阿姆斯特丹市政厅，由于画幅尺寸太大无法挂入门厅中，画作的上下分别被切割了 22 厘米、12 厘米，左右分别被切割了 60 厘米、7 厘米。从那以后它便残缺不全了，而且画面整体也因此失衡。如下图所示。

博物馆决定将画作恢复还原至未切割前的尺寸。通过保存下来的原画部分、17 世纪由 Gerrit Lundens绘制的完整原画复制品和人工智能技术来实现修复。修复过程中，一种被称为卷积神经网络（convolutional neural networks）的人工智能算法被用来帮助计算机深度理解图像，在逐像素重建丢失的部分时纠正这些缺陷。更重要的是，计算机还能学习伦勃朗的笔触，以确保最终的呈现尽可能接近原作。

荷兰国家博物馆馆长 Taco Dibbits 大致介绍了这一过程：“我们做了三种算法，第一种用于筛选复制品的透视变形并纠正它们；第二种用于识别原件的配色并投射生成缺失的部分；第三种是模仿伦勃朗的笔触和绘画技巧。最终得出了一件尽可能接近于完整原作的计算机复制版《夜巡》，我们将其按比例打印到画布上，再无缝拼贴到原画上，非常壮观。

画作修复完成之后，可以看出队伍前行的方向偏离了中心位置，朝向偏左的空白空间，而这赋予了整幅画更为强烈的动势，这才是伦勃朗的本意。此外，更多的细节被填补出来，例如画面最左侧的两个民兵、画面最右侧民兵缺失的部分头盔等。