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AI, 명화 속 숨은 작품 찾아내

AI, 명화 속 숨은 작품 찾아내

새로운 기술의 출현으로 연구자와 미술사가들은 이제 분실 및 손상된 예술품에 대한 새로운 정보를 발견할 수 있습니다. X선 및 적외선 이미징과 같은 기술을 통해 전문가는 그림 표면 아래를 볼 수 있어 이전에 숨겨져 있던 세부 사항을 드러낼 수 있습니다. 예를 들어, X선 영상은 빈센트 반 고흐의 다른 그림 아래에 있는 자화상을 발견하는 데 사용되었으며, 적외선 영상은 레오나르도 다빈치의 최후의 만찬에서 밑그림을 감지하는 데 사용되었습니다.

이러한 이미징 기술 외에도 3D 인쇄 및 컴퓨터 모델링과 같은 다른 기술도 손상된 작품을 복원하고 보존하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 3D 프린팅은 깨지기 쉬운 고대 두루마리의 정확한 복제본을 만드는 데 사용되어 연구원들이 추가 손상 위험 없이 연구할 수 있도록 합니다. 마찬가지로 컴퓨터 모델링을 사용하여 손상된 미술품을 가상으로 재구성하여 전문가가 미술품을 더 자세히 연구하고 복원 계획을 세울 수도 있습니다.

새로운 기술의 사용은 세계 최고의 예술 작품에 대한 새로운 정보를 발견하는 데 도움이 되며, 우리는 작품의 진정한 역사와 중요성을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용함으로써 우리는 미래 세대를 위해 이 귀중한 문화 유산을 계속해서 보존하고 보호할 수 있습니다. 예를 들어, 인공 지능(AI)은 손상되거나 분실된 작품을 복원하고 보존하는 데 사용되고 있습니다. 경우에 따라 AI는 이전에 숨겨져 있거나 손실된 예술 작품에 대한 세부 정보를 찾아낼 수도 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 그림의 X선 및 적외선 이미지를 분석하여 숨겨진 레이어 또는 밑그림을 드러낼 수 있습니다. 다른 경우에는 손상된 예술품을 가상으로 재구성하여 전문가가 이러한 작품에 대한 복원 계획을 연구하고 개발할 수 있습니다.

지금까지 AI는 미술품 복원 및 보존 분야에서 귀중한 도구임이 입증되고 있습니다. AI를 사용하여 숨겨진 세부 사항을 발견하고 가상 재구성을 생성함으로써 전문가는 손상되고 손실된 예술품을 더 잘 이해하고 미래 세대를 위해 보존할 계획을 개발할 수 있습니다. 어떤 경우에는 AI가 그림의 X선 및 적외선 이미지를 분석하여 숨겨진 세부 사항이나 밑그림을 드러내는 데 사용됩니다. 이 프로세스에서 인간의 기여에는 X선 이미지를 정리하여 표면 페인팅에서 요소를 제거하고 기계가 스타일을 학습할 수 있도록 예술가의 작품 데이터 세트를 수집하는 것이 포함됩니다.

그러나 미술품 복원 및 보존에 AI를 사용하는 데 문제가 없는 것은 아닙니다. 연구자들이 직면한 한 가지 장벽은 19세기 회화에 처음 사용된 전통적인 X선이 제공하는 제한된 정보입니다. 이를 극복하기 위해 보존 담당자는 종종 캔버스에서 샘플을 채취하여 재료, 안료 및 가능한 손상에 대해 자세히 알아봅니다. 그러나 최신 스캐닝 기술 덕분에 이제 작업물을 건드리지 않고도 이 정보를 얻을 수 있습니다.

런던의 내셔널 갤러리는 최신 스캐닝 장비를 사용하여 보다 선명한 그림 이미지를 생성하기 위해 ARTICT(Art Through the ICT Lens)라는 프로젝트에서 University College London 및 Imperial College London과 제휴했습니다.

이 프로젝트의 일환으로 연구된 그림 중 하나는 Francisco de Goya의 Doña Isabel de Porcel(c 1805)로, 아래에 남자의 숨겨진 초상화가 있습니다. 이 숨겨진 초상화를 발견하기 위해 이전에는 수동으로 수행했던 프로세스인 전자기 스펙트럼의 서로 다른 영역에서 여러 스캔을 결합했습니다. 그러나 ARTICT 프로젝트의 일부로 수행된 연구 덕분에 이제 이 프로세스를 컴퓨터를 사용하여 수행할 수 있습니다.

일부 사람들은 기술을 사용하여 잃어버린 예술 작품을 재창조하려는 프로젝트의 정확성에 의문을 제기했습니다. 예를 들어 화재로 소실되어 흑백 사진으로만 알려진 클림트의 학부 회화를 다시 채색하려는 Google Arts & Culture의 시도는 과도한 예술적 라이선스를 사용하고 그림을 "만화"로 축소했다는 비판을 받았습니다. 대조적으로 Erdmann은 자신의 재구성에서 인간의 미적 입력을 제한하려고 시도했으며 최종 이미지는 전문가가 직접 선택하는 것이 아니라 알고리즘에 의해 선택됩니다. 이러한 유형의 프로젝트는 잃어버린 걸작이 어떤 모습일지 탐구할 수 있는 기회를 제공하며 역사적 재구성의 오랜 전통의 일부입니다. 그러나 최근에 디지털 방식으로 제작되고 경험되어 원본 작업이 변경되지 않은 상태로 유지됩니다. 이러한 시도 중 가장 좋은 것은 공개적으로 결정적이지 않으며 우리 자신의 상상을 위한 출발점 역할을 합니다.

미술
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2022년 12월 27일
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