Команда Хуачжунского университета науки и технологий разработала систему для цифровой реконструкции архитектурных орнаментов, в которой генерация начинается не с красивого промпта, а с набора проверенных источников.
Исторические сведения сначала переводятся в формальный язык, понятный модели. Из них выделяют минимальные смысловые элементы: какие мотивы допустимы, какими должны быть их характеристики, как детали соотносятся друг с другом. Отдельно задаётся то, чего в изображении быть не должно.
Получается своеобразный коридор для фантазии. ИИ всё ещё может создавать новый вариант утраченного узора, но не имеет права выходить за границы того, что позволяют документы и исследовательские данные. Более того, элементы результата можно проследить назад — к условиям и источникам, на основании которых они появились.
Чтобы проверить метод, авторы собрали корпус орнаментов пяти культурных традиций, а затем испытали систему на двух очень разных типах декора — китайской черепице карнизов и месопотамских фризах.
Всего модель создала 700 вариантов. Эксперты оценили результаты в среднем на 4,66 балла из пяти, а компьютерные метрики показали высокую структурную близость к исходным образцам. При этом для дополнительного обучения потребовалось изменить лишь 1,6% параметров базовой модели.
Но, пожалуй, интереснее здесь не цифры.
Генеративный ИИ постепенно учат различать два совершенно разных действия: «сделай красиво и похоже на древнее» и «покажи, как это могло выглядеть исходя из того, что мы действительно знаем».
Для работы с наследием расстояние между ними огромно.
