
藝術畫作的修復
在漫長的歲月中,畫作常常會受到光照、空氣質量、溫度波動,以及顏料層中化學反應的影響,從而出現裂紋、褪色或顏料剝落等損傷。傳統的人工修復不僅耗時費力、成本高昂,一旦操作不當,更可能對藝術品造成不可逆的破壞。
近年來,數字修復工具為“虛擬還原”畫作提供了新可能。利用計算機視覺、圖像識別和色彩匹配等技術,系統可快速生成一幅“數字修復圖像”。然而,這些修復成果往往只能作為展示品,無法真正用於原作修復。
現在,一項新發表於《自然》的研究打破了這一瓶頸。麻省理工學院的機械工程博士生alex kachkine提出了一種新方案:通過為畫作覆蓋一張可移除、由數字技術生成的修復膜,從視覺上精確修復受損區域,真正實現了“數字還原的物理化”。
傳統修復的限制
畫作的傳統手工修復多採用“修補上色”方式:既填補顏料缺失,也覆蓋褪色區域。這類操作需要極高的專業技藝,常常耗費數月乃至十年以上。
但在現代修復實踐中,這種方式也引發倫理爭議。畫作的裂痕、褪色本身也是其歷史的一部分,過度修復可能掩蓋、甚至扭曲其原貌與文化語境。
因此,根據當前文物保護標準,修復應盡量避免對原作做出不可逆更改。如非必要,修復人員會選擇將剝落的顏料顆粒固定原位,而非直接重繪。而當修補不可避免時,也應使用可逆材料與方法,以便未來修復時可以移除或調整。
一位藝術愛好者的靈感
kachkine從小熱愛藝術,業餘愛好便是用手繪方式修復畫作。2021年,他沿美國東海岸前往mit報到途中,拜訪了多家藝術畫廊。他發現,許多館藏作品因老化或受損被封存,無法展出,僅僅因為修復代價太高。
他開始思考:如果能通過數字方式完成修復,並將其物理性地應用原作上,那麼許多傳統修復中的瓶頸是否就將迎刃而解。
他選用了自己收藏的一幅15世紀油畫作為實驗對象。畫作已有600年歷史,表面已有多次修復痕迹。為了還原畫面基礎,他先採用傳統方法進行清潔,移除了所有由前人留下的修復痕迹。
數字修復膜
接下來,他掃描了畫作全圖,包括許多顏料褪色和開裂的區域。然後,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。
隨後,kachkine開發了一套軟件,自動識別需要修復的區域,並為每個區域精準匹配所需色彩。他沒有選擇手動上色,而是打印出一張雙層聚合物薄膜製成的修復膜,貼附在畫作表面。

利用數字構建的修復膜還原受損畫作。(圖/nature)
這張修復膜第一層為彩色圖像,第二層為相同圖案的白色圖層。兩層對齊可呈現完整色譜。為了確保對齊精度,他還開發了基於人類色覺機制的算法工具。
這層修復膜完全可移除,並使用可被保護級溶液溶解的材料製成,符合修復倫理對“可逆性”的嚴格要求。同時,系統會保存完整的修複數字文件,為未來的修復工作提供清晰記錄。
(視頻/alex kashkin via youtube)
在這幅畫作中,系統共識別出5612處缺損區域,並使用57,314種顏色完成填補。整個流程僅耗時3.5小時——效率約為傳統修復方法的66倍。
從實驗到推廣
kachkine認為,這種方法在效率上可比傳統修復方式快上若干數量級。但他也強調,修復過程必須由熟悉畫作歷史與藝術風格的修復專家全程參與,確保最終成果忠於藝術家的原意。
這項看似簡單的技術在實踐中並不容易。它對圖像掃描與色彩還原精度要求極高,需要配備專業攝影設備與圖像處理能力。此外,跨學科協作也是關鍵——藝術史學者、修復師與計算機專家需共同合作。
kachkine強調:“每一步都涉及對倫理原則的考量,我們需要審慎評估,在遵循藝術保護理念的前提下,如何恰當應用這種新技術。這只是一個開端,我們正搭建一個可以拓展的框架。未來當更多人參與其中,我們將能開發出更加精確和可控的修復方法。”
若這一方法日後被驗證為穩定可靠,其流程有望實現標準化與自動化,從而降低技術門檻,推動廣泛應用。
#參考來源:
https://news.mit.edu/2025/restoring-damaged-paintings-using-ai-generated-mask-0611
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09045-4
#圖片來源:
封面圖&首圖:alex kachkine via mit news