机器学习技术在艺术领域又有了新的用途
近年来，越来越多的研究人员开始尝试使用机器学习技术，识别创作特定艺术品的艺术家，或确定画作是真品还是赝品。现在，机器学习技术在艺术领域又有了新的用途。
近日，荷兰代尔夫特理工大学的研究人员开发了一种基于卷积神经网络（cnn）的模型，来复原因墨水褪色和变色而被毁的梵高画作。
研究人员着手研究如何使用机器学习技术对退化的画作进行像素级还原。这些画目前无法展出，几十年后它们可能会完全损坏。带着这样的想法，研究团队想要开发一种模型，能够自动地重建这些无价的艺术品，从而保护它们，并使它们能够对公众展示。
研究团队成员van der lubbe说：“我们研究的主要目标之一是通过机器学习的方法来预测艺术品在纸上的原始、过去和未来的外观，这些方法综合了对所用颜色的深入研究和随着时间的推移它们变色的结果。例如，这可能有助于想象梵高的一幅画在创作时的样子。”
这种方法由van der lubbe和他的同事们设计，结合了多分辨率图像分析和深度cnns技术来预测过去绘画的像素级外观。cnns是受生物神经网络（如人类大脑中的神经网络）启发的算法，可以通过分析大量数据来完成特定的任务。
在他们的研究中，研究人员专门训练了一个cnn，用数字技术在纸上重现褪色的梵高画作。该算法是在一个数据集上训练的，该数据集包含过去一个世纪中不同时期绘制的不同质量的原始图纸的复制品。
研究人员在一系列的实验中对他们的模型进行了评估，发现它取得了显著的效果。他们的发现证明了利用机器学习对退化图像、文档和艺术品进行预测重建的可行性。虽然研究人员特别使用他们的模型来重建梵高的画作，但它也可以应用于其他纸上的退化艺术品或19世纪的手稿。
当涉及到艺术保存时，绘画和素描的退化是一个关键的挑战。可以说，能够自动重建不完整或损坏的艺术品的工具将大大简化艺术历史学家的工作。
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在他们的研究中，研究人员专门训练了一个cnn，用数字技术在纸上重现褪色的梵高画作。该算法是在一个数据集上训练的，该数据集包含过去一个世纪中不同时期绘制的不同质量的原始图纸的复制品。
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