浙江大学2025当艺术遇见AI科艺融合的新探索报告47页_10mb

《撵茶图》局部为南宋刘松年绢本设色作品，尺寸442*619厘米，现藏于台北故宫博物院。报告聚焦"科艺融合"下古画修复与鉴赏的技术探索，核心内容分为三个维度：

一、古画修复技术流程体系

1. 基础修复环节：涵盖揭命纸、托命纸、补洞帖断纹等传统工艺，强调全色接笔处理画芯的关键步骤
2. 色彩复原研究：通过原始图像收集、色彩推理、直方图分析及空间配色还原等方法，系统化实现色彩修复
3. 跨模态技术应用：以CLIPSim模型实现"诗画一律"的视觉-文本关联分析，通过多组参数配置（如38M视觉模型+86M文本模型）提升色彩匹配精度

二、AI辅助鉴赏技术突破

1. 基本特征识别框架：构建包含材料（纸本/绢本等）、形制（立轴/册页等）、题材（山水/人物等）、技法（工笔/写意等）、设色（水墨/设色等）的五维分析体系
2. 数据增强创新：
   • 通过Prompt引导优化分析视角
   • 引入热力图可视化技术
   • 切片分析提升特征识别准确率
3. 模型迭代进展：从基础识别到综合鉴赏，经微调后GPT可完成不依赖图表的特征判别，但需结合多模态工具提升专业度

三、ArtEyer系统开发成果

1. 核心功能：整合多模型代理，实现古画的图文并茂鉴赏，降低专业门槛
2. 技术架构：采用Contextual Data Visualizations，通过四个策略验证：
   • 总体特征与创作偏好比对
   • 题跋印章位置校验
   • 书画技法风格匹配
   • 人造物时代属性检测
3. 系统优势：有效解决传统鉴赏中信息碎片化、分析主观化等问题，展现AI在艺术研究领域的应用潜力

研究通过《秋菊灿然图》《江堤晚景图》等案例验证技术有效性，形成从单幅画作特征分析到跨作品风格比较的完整研究链条，为古画修复与真伪鉴定提供创新方法论。