## 521｜麻省理工用AI“给古画贴膜”，AI花3个半小时做完9个月的修复工作

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今天想跟大家聊一个AI落地的小众应用。

不知道你有没有看过几年前那部特别治愈的纪录片——《我在故宫修文物》。其中有一个细节让我记忆特别深刻：古画修复师徐建华在修复一幅清代古画时，要进行一个叫“揭裱”的工序。

镜头里，他一手抵着放大镜，一手用镊子以毫米为单位缓慢推进。每动一下，就要停顿一下，生怕不小心扯破那薄如蝉翼的画芯。徐师傅说，光是揭掉画背面旧裱这一道工序，就得花整整三天时间，而这只是整个修复流程中的一小步。

当时看这些镜头，我几乎是屏住了呼吸，生怕自己在手机前的呼吸声都影响到他的动作。片中有一句台词，我至今还记得：“修复文物，其实是在修复时光的断层，让破碎的文明重新完整地呼吸。”

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025061922/1879416942859993388/061922.png)

最近我在权威学术期刊《自然》上看到一篇关于古画修复的研究论文，作者是麻省理工学院机械工程专业的研究生亚历克斯·卡奇金，论文标题叫做《利用数字构建的蒙版对古画进行物理修复》。

这个标题听起来有些专业，我来用更直白的方式解释一下。

大家肯定都见过一些破损的古画或者老照片，会发现最大的问题在于——哪怕只是一张画，画面上的每一个小区域受损程度都可能完全不同。想要修复的话，必须一块一块地单独处理，往往是几百甚至上千个微小区域的工作量。所以在国外，完整修复一幅油画，动辄就要耗费几年甚至十几年的时间。

而这项研究的做法，是结合了计算机视觉、图像识别和AI等多种技术，来快速生成一份这幅画作的“数字修复版本”。研究者把这份修复图稿打印在一层极薄的聚合物薄膜上，形成一个遮罩层，然后将其精准地对齐并贴合在原画表面。

最终，原画加上这层“数字遮罩”，才共同构成了这幅古画的修复版本。

并且因为这个遮罩层的数字源文件可以保存下来，供未来的修复人员参考，从而准确了解修复古画时做了哪些改动。

大家如果看过《古董局中局》这类小说，可能会记得一个经典情节：一幅值钱的清朝古画，因为各种原因被揭开一层，结果发现里面还藏着一幅更值钱的唐宋古画。这个数字修复的方法，其实就是类似的原理——不是在宝贵的原画上动手，而是在上面加了一层蒙版，叠加之后，形成了一幅有修复效果的画作。

这种方法的好处也很直观。第一，心理压力小了，AI可以在蒙版上无限迭代，不用担心原画能不能承受；第二，效率也更高。在论文中，研究团队用这套方法修复了一幅严重受损的15世纪油画，AI自动识别出5612个待修复区域，并用上了57314种不同颜色填充，整个过程耗时只有3.5小时，比传统修复快了大约66倍。

为什么作者会这么精确地说，比传统修复方法快了66倍？那是因为这位论文作者从小就热爱艺术，修复古画是他一直坚持的副业。他专门学过传统的修复技法。在研究用AI做数字修复之前，他回忆说，自己几年前曾修复过一幅巴洛克风格的意大利油画，缺损程度和论文里的画差不多。那次修复他一共花了整整9个月的兼职时间才做完。

所以其实可以看出，他是先遇到了这个痛点，才开始想办法用AI来解决问题的。在采访中他也反复强调：即使有了AI的加持，具体画作该怎么修，修成什么风格，仍然得由经验丰富的文物修复师来决定和把关。AI更像是一个辅助工具，用来减轻体力劳动和时间成本，但绝不能取代人类专家对艺术风格和历史背景的判断。

这个项目在我看来，有一个特别大的好处，就是能“解锁”那些因为经费或人手不够而长期躺在库房里“吃灰”的受损艺术品，让它们以一种被修复的状态重新回到公众视野。

在读这篇论文的过程中，我还注意到，作者引用了不少中国学者在古艺术保护与AI结合方面的研究成果。这也说明，在这个艺术与AI融合的领域，咱们的研究者其实已经走在了前面。

比如，南方科技大学在2020年发表的一篇论文，就被这篇论文的作者亚历克斯·卡奇金反复引用，引用了好几次。那篇论文的题目是《利用卷积神经网络和最近邻进行古画可控数字修复》。在看这篇论文的时候，有一个小细节让我印象挺深的，也给了我一些启发。

估计有些对AI底层比较熟的同学，在看到这种项目时可能会有个疑问：那训练数据怎么来的呢？毕竟古画本身就很少，能拿来做AI训练的高精度数据就更少了，几乎不可能有大量一模一样的古画——一幅是损坏的，一幅是完好的——来让AI对比学习。

所以，研究人员用了数据合成和迁移的方法。其中一个做法是，先收集大量完好的古画图像，或者风格接近的艺术画作，然后在图像上随机“挖洞”——当然，这个“洞”是打引号的。接着设置各种模拟损坏的形式，比如壁画剥落、缺角、斑驳、虫咬等等，让AI去尝试补全这些缺损的部分。

最后，把AI补完之后的图像和原始图像进行对比，就能看出AI补得准不准，哪块偏了，哪块还原得好，这样就可以不断优化、反复迭代。

在我们的这项研究里，虽然最终并没有生成一个真实的贴膜，贴在古画上进行物理修复，但这个数字修复项目在实际应用中已经发挥了很大的价值。

首先，它可以在正式修复之前，由算法先生成多个修复方案，供文物修复师对比选择，从中挑出最符合史实和美学标准的那个版本。这样就能避免在原作上反复修复所带来的风险和不确定性。

其次，即使有些艺术品损毁严重、暂时还无法进行实体修复，也可以通过数字方式“复原”，至少能在博物馆或线上展览中，让公众看到它们的原貌。

不过最后，我忽然想起了一样东西，一件非常暴露年龄的回忆。在上世纪80年代中期，当时家家户户基本还都是12寸或14寸的黑白电视机。那个阶段市面上就出现了一个东西，叫“电视彩膜”，其实就是一张非常粗糙的塑料片，上面印着三种颜色，可以贴在电视屏幕上，让你感觉好像自己在看彩电。

当然，它的显示效果和真正的彩电差得十万八千里，但对当时的我来说，那依然是一种非常震撼的体验提升。

今天聊到的这两个关于古画修复的AI项目，其实也像是探索过程中的“彩膜”，可能不完美，但正在推动整个方向往前走。正是因为这个世界上总有人愿意去研究这些看起来小众、不起眼的领域，AI才能逐渐渗透进我们生活的各个角落，最终像水、电、煤一样，成为未来的基础设施。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

论文《使用数字构建的面具对绘画进行物理修复》https://www.nature.com/articles/s41586-025-09045-4

论文《利用卷积神经网络和最近邻进行古画可控数字修复》https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167865520300787

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025061922/1879416984736177852/061922.jpeg)
