AI通过五步实现古建筑彩画色彩复原：一、多光谱成像训练识别模型；二、融合文献构建用色规则库；三、引入匠人经验微调生成网络；四、三维点云映射确保曲面贴合；五、残迹掩膜引导局部插值。
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当AI技术介入古建筑彩画的色彩复原工作，原本因岁月侵蚀而褪色、剥落甚至完全消失的原始色调得以在数字空间中重现。以下是实现这一过程的具体路径：
一、基于多光谱成像数据训练色彩识别模型
该方法利用紫外、可见光、近红外等波段采集古建表面残留颜料的反射特征，构建高维光谱数据库，使AI能区分氧化铅白、朱砂红、石青蓝等传统矿物颜料在不同老化状态下的光谱响应差异。
1、使用多光谱相机对古建梁枋彩画区域进行逐点扫描，获取300–1000nm范围内16个波段的反射率图像。
2、在实验室条件下，对同源矿物颜料样本施加模拟老化处理（如紫外线辐照、湿度循环），同步采集其光谱衰减曲线。
3、将实测光谱数据与已知颜料成分标签配对，输入卷积神经网络进行监督训练，输出每个像素点最可能对应的原始颜料类别及浓度权重。
二、融合历史文献与匠作口诀构建色彩约束规则库
传统彩画存在严格的等级制度与用色范式，如清代《工程做法则例》规定“和玺彩画以青绿为主，间以金箔；旋子彩画以青绿叠晕，箍头必用黑线”，AI需将此类文本规则转化为可计算的逻辑条件，避免生成违背制度的配色方案。
1、提取《营造法式》《清式营造则例》《匠作则例》等文献中关于用色顺序、禁忌色组合、等级对应关系的条目，结构化为JSON格式规则集。
2、将每条规则编码为布尔表达式，例如“若构件等级为‘高等和玺’且位置为‘藻头’，则禁止出现土红色系占比＞40%”。
3、在AI生成色彩分布图后，调用规则引擎进行逐区域校验，对违规区域自动触发局部重绘并提示依据出处。
三、引入匠人经验数据微调生成式对抗网络
资深彩画修复师对同一残迹常有多个合理推测，其判断依赖于数十年现场经验形成的隐性知识。该方法通过采集多位国家级非遗传承人的手绘复原稿及其决策注释，让AI学习非唯一解下的美学权衡逻辑。
1、邀请五位从事古建彩画修复超三十年的匠人，针对同一处模糊彩画残迹分别绘制三版复原草图，并口述每版取舍理由（如“此处应为退晕而非平涂，因相邻构件保存完整晕色可佐证”）。
2、将手稿扫描图像与语音转文字注释对齐，标注关键决策节点（如“起晕起点”“退晕层数”“金线走向”），形成带解释的图像-文本对数据集。
3、在StyleGAN2架构中嵌入文本编码器，使生成器不仅拟合图像分布，还需对齐匠人口语化判断逻辑，输出结果附带置信度标注与经验依据关键词。
四、利用三维点云映射实现曲面色彩精准贴合
古建构件多呈弧形、卷杀或复杂榫卯结构，平面图像复原易导致色彩畸变。本方法将复原色值绑定至高精度激光扫描所得的三维几何模型，确保在斗拱昂嘴、檩条圆弧等非平面部位仍保持颜料厚度与光照响应的真实感。
1、使用三维激光扫描仪获取古建单体构件毫米级点云数据，重建NURBS曲面模型，保留原始木纹走向与收缩裂隙拓扑关系。
2、将AI生成的色彩分布图通过UV展开算法映射至三维模型表面，对曲率半径＜5cm的区域启用自适应采样补偿，防止色块拉伸失真。
3、加载BRDF材质参数（如矿物颜料的各向异性漫反射系数），在实时渲染中模拟晨昏不同入射角下青金石蓝呈现的微妙色相偏移。
五、建立残迹掩膜引导的局部色彩插值机制
对于彩画大面积脱落区域，AI不强行全区域生成，而是以现存颜料边缘为锚点，依据相邻构件同类纹样的对称性、同期墓葬壁画同类题材用色统计均值、以及颜料层XRF检测出的底层打底成分，进行多源约束下的有限外推。
1、使用语义分割模型识别图像中所有可辨识颜料残留区域，生成二值掩膜，明确已知色域边界。
2、提取掩膜边缘5像素带内的HSV均值与方差，作为插值起点；调取同期同地域三座已修复古建中相同构图位置的色彩数据集，计算色相集中趋势。
3、结合X射线荧光光谱仪对脱落区裸露地仗层的检测结果（如发现大量Al、Si、Ca元素，提示为胶结型白垩底），反推上层颜料可能采用的矿物基质兼容组合，限定插值色域仅在铅丹-铁红系或朱砂-银朱系内浮动。
