基于稳定扩散的生成式人工智能在文化遗产图案数字重建中的应用与评估

该研究探索Stable Diffusion在文化遗产数字化修复中的应用，提出整合ControlNet空间约束与LoRA风格微调的混合生成框架，结合文化导向的提示词库和模块化风格嵌入，确保重构图案在视觉连贯性和符号真实性上达标。通过基于AHP多准则专家评估系统验证，发现图案连续性、材质一致性和避免时代错位是质量关键指标，为文化智能修复提供可扩展流程及实证依据。

　　

摘要AI摘要

要查看此由AI生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。

了解更多登录

摘要

摘要

本研究探讨了稳定扩散（Stable Diffusion）在数字重建受损或不完整文化遗产图案中的应用。我们以中国传统视觉艺术品（如壁画、陶瓷和纺织品）为重点，提出了一个混合生成框架，该框架结合了ControlNet用于空间约束和LoRA用于风格特定调整。通过使用具有文化背景的提示词汇和模块化风格嵌入，确保重建结果既保持视觉连贯性又具有符号真实性。为了评估生成图案的质量和适宜性，我们构建了一个基于分析层次过程（Analytic Hierarchy Process, AHP）的多标准专家评估系统，该系统包括五个关键维度：结构完整性、风格忠实度、语义准确性、视觉连贯性和文化适宜性。专家评估表明，图案连续性、纹理一致性以及避免时代错误是感知重建质量的关键指标。这项工作为具有文化意识的AI修复提供了一个可扩展的流程，通过模块化微调可以应用于新领域，并提供了关于在遗产保护中应用扩散模型的优势和局限性的实证见解。研究结果强调了将算法创新与领域专业知识相结合的重要性，以确保AI辅助的重建在技术上可靠且在文化上负责任。

AI摘要

AI生成的摘要（实验性)

此摘要是使用自动化工具生成的，并非由文章作者撰写或审核。它旨在帮助发现、评估相关性，并帮助来自相关研究领域的读者理解本文内容。它旨在补充作者提供的摘要，后者仍是论文的正式摘要。完整文章是权威版本。点击此处了解更多。

点击此处对摘要的准确性、清晰度和实用性进行评论。您的反馈将有助于改进未来的版本。

要查看此由AI生成的通俗语言摘要，您必须拥有高级访问权限。