Science子刊深度解读拉斐尔创作秘密

文章编号：5663 更新时间：2024-09-28 分类：技术教程 阅读次数：次

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文章标题：AI揭秘文艺复兴巨匠拉斐尔画作的神秘面纱——科技与艺术的跨界合作

新智元报道编辑：乔杨

【新智元导读】AI的跨界应用，已经不仅仅是想不到，更是做不到。 Science子刊深度解读拉斐尔创作秘密
在艺术领域，AI已经展现出其强大的分析能力。
最近，意大利文化遗产科学研究所的一项研究将AI与文艺复兴巨匠拉斐尔的画作相结合，为我们揭示了AI在艺术分析中的巨大潜力。
该研究成果刊登在ScienceAdvances上，引起了广泛关注。

一、研究背景

过去十年中，利用成像技术对绘画进行非侵入性研究已经取得了飞速的进展。
艺术学家们不再只凭借肉眼或实验对画作进行分析，而是采用诸如MA-XRF（宏观X射线荧光）的技术，进行颜料识别、颜料分解、虚拟修复等应用。
每次成像都会产生大量数据集，分析这些数据需要特定的专业知识和技巧。
为了高效地利用这些复杂数据，计算机辅助的程序分析和计算方法也应运而生。

二、人工智能在艺术分析中的应用

在这项研究中，人工智能展现出了其在艺术分析中的巨大潜力。
研究人员使用深度学习模型对两幅著名的拉斐尔画作进行了MA-XRF扫描分析。 Science子刊深度解读拉斐尔创作秘密
不仅处理速度快，给出的结果也相当准确，还能为我们提供全新的见解和视角。

三、研究方法与实验

为了进行这项研究，研究人员采用了MA-XRF技术，对两幅拉斐尔的画作——《GodtheFather》和《VirginMary》进行了扫描。
他们使用深度学习模型进行分析，该模型基于CNN架构，并借鉴了XRF分析中常用的标准反卷积方法。
模型以MA-XRF光谱为输入，预测画面上的元素分布以及每种元素的绝对计数，从而实现对所用颜料的分析。

为了训练这个模型，研究人员使用了实际MA-XRF扫描得到的数据以及合成数据进行训练，共包含50万个蒙特卡罗模拟生成的光谱。
为了验证模型的准确性，研究人员对两幅拉斐尔画作进行了试点实验，并对其元素分布进行了详细分析。

四、实验结果与分析

实验结果显示，模型的预测结果与参考值匹配程度很高，元素净计数也遵循相同的分布。
通过元素分布图，研究人员能够推断出画作的颜料成分以及拉斐尔的绘画技巧。
例如，他们发现打底层和高光中使用铅白，人物肤色和明暗对比中使用了朱红色，窗帘上的绿色是铜绿等。
模型还能够帮助研究人员分析拉斐尔如何运用不同的颜料来塑造人物面部和建筑细节。

五、AI+画作：发展“计算机辅助鉴赏”

这项研究的成功建立在两个关键支柱之上：一是我们对X射线与物质相互作用的理解，包括能量色散探测器的光谱响应；二是先进的模拟软件能够生成与XRF仪器所获得的非常相似的合成光谱。
事实上，这并非艺术学家们首次和AI进行跨界合作。
去年，《福布斯》杂志就报道过一位英国学者使用深度学习算法分析拉斐尔画作的研究。
他们通过分析笔触、调色板和阴影等视觉特征，训练出一个深度学习系统来识别艺术家的作品，准确率高达98%。
目前仅靠计算机结果仍不足以完成大多数艺术史领域的任务。
如果与传统的鉴赏方法和艺术史研究相结合，计算机工具与AI技术将大有可为。

六、结语

随着科技的不断发展，人工智能在艺术领域的应用将越来越广泛。
通过结合人工智能和成像技术，我们可以更深入地了解艺术大师的画作，揭示其中的奥秘。
未来，我们相信计算机工具与AI技术将与传统鉴赏方法和艺术史研究相结合，为我们提供更广阔的视野和更深入的理解，帮助我们更好地发掘艺术宝库。 Science子刊深度解读拉斐尔创作秘密