AI背景下基于Diffusion模型的艺术作品修复研究

由于环境侵蚀、人为破坏和时间流逝等因素影响,许多艺术作品在流传过程中不可避免会受到损害。传统的修复方法耗时且依赖手工技艺,难以大规模应用。为此,文章提出一种基于Diffusion模型的AI修复方法,通过数字化环境中的智能修复,提高修复的效率和准确性,并减少对原始作品的干预。该研究涵盖数据集构建、模型训练、验证过程,并采用定性评估和用户研究的方式来评估修复效果。实验结果表明,Diffusion模型在艺术作品修复中具有显著优势,包括提高修复效率、精确重建艺术作品细节,并保持原作的艺术面貌,同时也指出了该模型在泛化能力以及对特殊艺术风格处理方面的局限性。