藝術(shù)畫作的修復(fù)

在漫長(zhǎng)的歲月中，畫作常常會(huì)受到光照、空氣質(zhì)量、溫度波動(dòng)，以及顏料層中化學(xué)反應(yīng)的影響，從而出現(xiàn)裂紋、褪色或顏料剝落等損傷。傳統(tǒng)的人工修復(fù)不僅耗時(shí)費(fèi)力、成本高昂，一旦操作不當(dāng)，更可能對(duì)藝術(shù)品造成不可逆的破壞。

近年來(lái)，數(shù)字修復(fù)工具為“虛擬還原”畫作提供了新可能。利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像識(shí)別和色彩匹配等技術(shù)，系統(tǒng)可快速生成一幅“數(shù)字修復(fù)圖像”。然而，這些修復(fù)成果往往只能作為展示品，無(wú)法真正用于原作修復(fù)。

現(xiàn)在，一項(xiàng)新發(fā)表于《自然》的研究打破了這一瓶頸。麻省理工學(xué)院的機(jī)械工程博士生Alex Kachkine提出了一種新方案：通過(guò)為畫作覆蓋一張可移除、由數(shù)字技術(shù)生成的修復(fù)膜，從視覺(jué)上精確修復(fù)受損區(qū)域，真正實(shí)現(xiàn)了“數(shù)字還原的物理化”。

傳統(tǒng)修復(fù)的限制

畫作的傳統(tǒng)手工修復(fù)多采用“修補(bǔ)上色”方式：既填補(bǔ)顏料缺失，也覆蓋褪色區(qū)域。這類操作需要極高的專業(yè)技藝，常常耗費(fèi)數(shù)月乃至十年以上。

但在現(xiàn)代修復(fù)實(shí)踐中，這種方式也引發(fā)倫理爭(zhēng)議。畫作的裂痕、褪色本身也是其歷史的一部分，過(guò)度修復(fù)可能掩蓋、甚至扭曲其原貌與文化語(yǔ)境。

因此，根據(jù)當(dāng)前文物保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，修復(fù)應(yīng)盡量避免對(duì)原作做出不可逆更改。如非必要，修復(fù)人員會(huì)選擇將剝落的顏料顆粒固定原位，而非直接重繪。而當(dāng)修補(bǔ)不可避免時(shí)，也應(yīng)使用可逆材料與方法，以便未來(lái)修復(fù)時(shí)可以移除或調(diào)整。

一位藝術(shù)愛(ài)好者的靈感

Kachkine從小熱愛(ài)藝術(shù)，業(yè)余愛(ài)好便是用手繪方式修復(fù)畫作。2021年，他沿美國(guó)東海岸前往MIT報(bào)到途中，拜訪了多家藝術(shù)畫廊。他發(fā)現(xiàn)，許多館藏作品因老化或受損被封存，無(wú)法展出，僅僅因?yàn)樾迯?fù)代價(jià)太高。

他開(kāi)始思考：如果能通過(guò)數(shù)字方式完成修復(fù)，并將其物理性地應(yīng)用原作上，那么許多傳統(tǒng)修復(fù)中的瓶頸是否就將迎刃而解。

他選用了自己收藏的一幅15世紀(jì)油畫作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。畫作已有600年歷史，表面已有多次修復(fù)痕跡。為了還原畫面基礎(chǔ)，他先采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行清潔，移除了所有由前人留下的修復(fù)痕跡。

數(shù)字修復(fù)膜

接下來(lái)，他掃描了畫作全圖，包括許多顏料褪色和開(kāi)裂的區(qū)域。然后，他利用已有的人工智能算法分析掃描圖像，重建出這幅畫作可能的原始樣貌。

隨后，Kachkine開(kāi)發(fā)了一套軟件，自動(dòng)識(shí)別需要修復(fù)的區(qū)域，并為每個(gè)區(qū)域精準(zhǔn)匹配所需色彩。他沒(méi)有選擇手動(dòng)上色，而是打印出一張雙層聚合物薄膜制成的修復(fù)膜，貼附在畫作表面。

利用數(shù)字構(gòu)建的修復(fù)膜還原受損畫作。（圖/Nature）

這張修復(fù)膜第一層為彩色圖像，第二層為相同圖案的白色圖層。兩層對(duì)齊可呈現(xiàn)完整色譜。為了確保對(duì)齊精度，他還開(kāi)發(fā)了基于人類色覺(jué)機(jī)制的算法工具。

這層修復(fù)膜完全可移除，并使用可被保護(hù)級(jí)溶液溶解的材料制成，符合修復(fù)倫理對(duì)“可逆性”的嚴(yán)格要求。同時(shí)，系統(tǒng)會(huì)保存完整的修復(fù)數(shù)字文件，為未來(lái)的修復(fù)工作提供清晰記錄。

（視頻/Alex Kashkin via Youtube）

在這幅畫作中，系統(tǒng)共識(shí)別出5612處缺損區(qū)域，并使用57,314種顏色完成填補(bǔ)。整個(gè)流程僅耗時(shí)3.5小時(shí)——效率約為傳統(tǒng)修復(fù)方法的66倍。

從實(shí)驗(yàn)到推廣

Kachkine認(rèn)為，這種方法在效率上可比傳統(tǒng)修復(fù)方式快上若干數(shù)量級(jí)。但他也強(qiáng)調(diào)，修復(fù)過(guò)程必須由熟悉畫作歷史與藝術(shù)風(fēng)格的修復(fù)專家全程參與，確保最終成果忠于藝術(shù)家的原意。

這項(xiàng)看似簡(jiǎn)單的技術(shù)在實(shí)踐中并不容易。它對(duì)圖像掃描與色彩還原精度要求極高，需要配備專業(yè)攝影設(shè)備與圖像處理能力。此外，跨學(xué)科協(xié)作也是關(guān)鍵——藝術(shù)史學(xué)者、修復(fù)師與計(jì)算機(jī)專家需共同合作。

Kachkine強(qiáng)調(diào)：“每一步都涉及對(duì)倫理原則的考量，我們需要審慎評(píng)估，在遵循藝術(shù)保護(hù)理念的前提下，如何恰當(dāng)應(yīng)用這種新技術(shù)。這只是一個(gè)開(kāi)端，我們正搭建一個(gè)可以拓展的框架。未來(lái)當(dāng)更多人參與其中，我們將能開(kāi)發(fā)出更加精確和可控的修復(fù)方法。”

若這一方法日后被驗(yàn)證為穩(wěn)定可靠，其流程有望實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化與自動(dòng)化，從而降低技術(shù)門檻，推動(dòng)廣泛應(yīng)用。

#參考來(lái)源：

https://news.mit.edu/2025/restoring-damaged-paintings-using-ai-generated-mask-0611

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01582-2

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09045-4

#圖片來(lái)源：

封面圖&首圖：Alex Kachkine via MIT News