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，無法真正用于原作修復。

現在，一項新發表于《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采用“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，業余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，并將其物理性地應用原作上，那么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跡。為了還原畫面基礎，他先采用傳統方法進行清潔，移除了所有由前人留下的修復痕跡。

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。然后，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。

隨后，Kachkine開發了一套軟件，自動識別需要修復的區域，并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制成的修復膜，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，他還開發了基于人類色覺機制的算法工具。

這層修復膜完全可移除，并使用可被保護級溶液溶解的材料制成，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復數字文件，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，并使用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，確保最終成果忠于藝術家的原意。

這項看似簡單的技術在實踐中并不容易。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。”

若這一方法日后被驗證為穩定可靠，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/d41586-025-01582-2

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09045-4

#圖片來源：

封面圖&首圖：Alex Kachkine via MIT News