В проекте реставрации лаковых панно в Зубовском флигеле Екатерининского дворца примут участие более полусотни студентов ведущих вузов Петербурга и Москвы (реставраторы, программисты, искусствоведы и культурологи). Учащимся расскажут об истории места, познакомят с нейросетями и генеративными моделями, а далее сформируют подробные текстовые описания утраченных изображений и определят общую концепцию воссоздания, включая визуальные образы.

Работы пройдут в рамках творческой лаборатории, которая реализуется Фондом поддержки культурных инициатив «Газпрома» совместно с проектом этой же компании «Друзья Петербурга», университетом ИТМО и музеем-заповедником «Царское Село» при поддержке технологического партнера Yandex Сloud.

Другой вариант восстановления полностью утраченных шедевров с помощью ИИ – генерация фресок, описаний которых практически не осталось. По словам Кирилла Гаврилина, члена-корреспондента Российской академии художеств, изучающего применение ИИ в реставрации, нейросеть помогает понять, как выглядели те части картин, которые трудно разглядеть как невооруженным взглядом, так и с применением оптики. Кроме того, искусственный интеллект достраивает утраченное на основе загруженных данных.

Так, с помощью нейросети восстанавливали фрески свода в Ферапонтовом монастыре. Росписям собора Рождества Богородицы более 500 лет, они выполнены знаменитым иконописцем Дионисием в XVI (это единственная его роспись, дошедшая до нашего времени почти в полном составе). Для работы пригласили сотрудников отделения физических наук Института космических исследований РАН (ИКИ РАН). Сложность заключалась в том, что роспись свода была утрачена еще в XVIII веке, когда в соборе делали окна.

В этом ИИ-эксперименте использовали нейросети Inception и Stable Diffusion. Оказалось, что нейросеть в целом хорошо справляется с «ретушированием» не только малых, но и значительных потерь. Ей удалось восстановить и фоновый цвет и повторяющиеся узоры, что вполне естественно, и фрагменты фигур святых, направление взгляда и положение рук. В итоге эксперимент признали удачным, ИИ-реставрацию одобрили, но полученный результат по этическим соображениям оставили только в цифровом варианте.

Елизавета Абрукова, член Всероссийской Ассоциации искусствоведов, аспирант Санкт-Петербургской государственной художественно-промышленной академии имени А. Л. Штиглица, приводит пример использования ИИ в реставрационной практики: детальная оценка степени повреждений живописи (анализ микротрещин, отслеживание их динамики, прогнозирование рисков), составление 3D моделей, автоматизация процессов сбора информации, документирования и анализа состояния объектов, а также разработка наиболее оптимальных планов проектов реставрации.