Проект «Реставрация изображения с помощью нейросетевых алгоритмов» направлен на цифровое восстановление и улучшение репродукций икон и живописных картин, пострадавших от времени, неблагоприятных условий хранения или предыдущих вмешательств, с целью возвращения им визуального облика, максимально близкого к авторскому замыслу, при бережном сохранении художественного стиля и культурной ценности. Для решения этой задачи система автоматизирует удаление специфических дефектов: сетки кракелюра, потемневшего лака, осыпей красочного слоя, поздних записей (реставрационных вмешательств) и физических повреждений основы, таких как трещины холста или левкаса. Техническую основу проекта составляют специализированные архитектуры глубокого обучения: сверточные нейросети и трансформеры применяются для деликатного устранения шумов и повышения детализации фактуры, а генеративно-состязательные сети (GAN) и диффузионные модели обеспечивают стилистически точное восполнение утраченных фрагментов (инпейнтинг) и реконструкцию исходной цветовой палитры. Процесс реализации опирается на обучение моделей на специализированных художественных датасетах, а оценка качества проводится не только с помощью алгоритмических метрик, но и с обязательным привлечением экспертов-искусствоведов и реставраторов для гарантии исторической и эстетической достоверности. Итоговое решение предназначено для использования музеями, галереями, религиозными учреждениями и архивами культурного наследия, существенно ускоряя этап предварительного цифрового анализа и предлагая варианты виртуальной реконструкции произведения перед проведением сложной физической реставрации.

На страницу проекта