AI的跨界,只有想不到,没有办不到。艺术学家们用深度学习模型分析拉斐尔的画作,不仅能分析出用了什么颜料、怎么画的,还能知道500年前拿着画笔的是不是拉斐尔本人。 DALL-E、MidJourney等工具的诞生,让我们看到了GenAI高超的「创作技能」。但如果反过来,让AI去分析艺术大师的画作,它们又会有怎样的表现?
最近,Science Advances封面刊登了一篇来自意大利文化遗产科学研究所的论文。他们将两幅著名的拉斐尔画作进行了MA-XRF扫描,并使用深度学习模型进行分析。
结果发现,AI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。
给油画做CT,让AI看片子
图7 元素分布图对比 这些发现代表了人工智能集成的关键进步,AI可以帮助更准确、更高效地分析XRF光谱,从而进一步促进艺术领域各个学科的专家之间的合作。
这项方法的成功建立在两个关键支柱之上。首先,我们已知的关于X射线如何与物质相互作用,包括能量色散探测器的光谱响应;其次,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。
AI+画作,发展「计算机辅助鉴赏」
事实上,Science刊登的这篇研究并不是艺术学家们首次和AI进行跨界合作。
去年11月,《福布斯》杂志就报道过一位英国学者的研究,而且同样是针对拉斐尔的画作。
算法分析了拉斐尔画作的各个部分,以确认哪些由艺术家本人绘制 然而,论文合著者、斯坦福大学的David G. Strok提醒我们,目前仅靠计算机结果扔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。一个正确的算法、一个经过恰当训练的AI模型,将节省宝贵的时间和资源,帮助我们更好地发掘艺术宝库。
参考资料
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adp6234
https://www.forbes.com/sites/lesliekatz/2023/12/22/ai-uncovers-hidden-secret-in-painting-by-renaissance-master-raphael/
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