magistrsko delo
Gal Menaše (Avtor), Franc Solina (Mentor), Borut Batagelj (Komentor)

Povzetek

Magistrsko delo obravnava uporabo globokega učenja za rekonstrukcijo manjkajočih delov arheoloških artefaktov, s poudarkom na 2D slikah fresk in mozaikov. Tradicionalne restavratorske metode so dolgotrajne, drage in pogosto nereverzibilne, zato smo raziskali avtomatizirane pristope z uporabo umetne inteligence, natančneje modela Stable Diffusion XL (SDXL). Z uporabo tehnike LoRA smo model prilagodili specifičnemu slogu avtorja ali podobnih del in ga uporabili za rekonstrukcijo fresk iz cerkve Device Marije v Polju, Vile misterij v Pompejih, Frančiškanske cerkve v Ljubljani ter mozaika iz Mošenj. Učinkovitost rekonstrukcij smo ovrednotili s kvantitativnima metrikama SSIM in LPIPS ter kvalitativnimi ocenami strokovnjakov. Rezultati kažejo, da so rekonstrukcije vizualno prepričljive, vendar zahtevajo poglobljeno razumevanje ikonografije in konteksta za zagotavljanje zgodovinske natančnosti. Predlagani pristop predstavlja hitrejšo in cenovno ugodnejšo alternativo tradicionalnim metodam, a za etično in natančno restavriranje zahteva nadaljnje izboljšave, zlasti pri vključevanju ikonografskih referenc.

Ključne besede

računalniški vid;globoko učenje;varstvo kulturne dediščine;rekonstrukcija artefaktov;manjkajoči deli;3D modeliranje;umetna inteligenca;računalništvo;magisteriji;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [G. Menaše]
UDK: 004.93:7.025.4(043.2)
COBISS: 247600131 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 52
Št. prenosov: 9
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Reconstruction of missing parts of artifacts
Sekundarni povzetek: This master's thesis explores the use of deep learning for the reconstruction of missing parts of archaeological artifacts, focusing on 2D images of frescoes and mosaics. Traditional restoration methods are time-consuming, costly, and often irreversible, prompting an investigation into automated approaches using artificial intelligence, specifically the Stable Diffusion XL (SDXL) model. The base model was fine-tuned using the LoRA technique to capture the style of the same artist or similar works and applied to case studies involving frescoes from the Church of the Virgin Mary in Polje, the Villa of the Mysteries in Pompeii, the Franciscan Church in Ljubljana, and a mosaic from Mošnje. The reconstructions were evaluated using quantitative metrics SSIM and LPIPS, as well as qualitative assessments by an expert. The results demonstrate that the reconstructions are visually compelling but require additional understanding of iconography and context to ensure historical accuracy. The proposed approach offers a faster and more cost-effective alternative to traditional methods, though it necessitates further improvements in incorporating iconographic references for ethical and precise restoration.
Sekundarne ključne besede: computer vision;deep learning;cultural heritage protection;artifact reconstruction;missing parts;3D modeling;artificial intelligence;computer science;master's degree;
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Študijski program: 1000471
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (59 str.))
ID: 27231987