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本实验室 2023 年 7 月最新发表的论文 **《Thangka mural style transfer based on progressive style-attentional network and multi-level loss function》** 被 SCI 期刊《Journal of Electronic Imaging（JEI）》选为封面。

该论文第一作者为西北民族大学信息院 2021 级研究生方杰，指导老师与通信作者为王念一。目前论文已经被 SCI 检索。

- **论文地址：** [Thangka mural style transfer based on progressive style-attentional network and multi-level loss function (spiedigitallibrary.org)](https://www.spiedigitallibrary.org/journals/journal-of-electronic-imaging/volume-32/issue-4/043007/Thangka-mural-style-transfer-based-on-progressive-style-attentional-network/10.1117/1.JEI.32.4.043007.short)

- **JEI 封面地址：** [Volume 32 Issue 4 | Journal of Electronic Imaging (spiedigitallibrary.org)](https://www.spiedigitallibrary.org/journals/journal-of-electronic-imaging/volume-32/issue-4?utm_id=sjjei0923acnbe&utm_campaign=jei_journal_content_alert_to_authors__-_sep23&utm_source=publication_journals&utm_medium=email&utm_term=2022_2023_journals_campaign&utm_content=journal_new_content_alert&utm_id=sjjei0923acnbe&spMailingID=9952240&spUserID=NzM0NDE4ODc2NTcwS0&spJobID=1820319695&spReportId=MTgyMDMxOTY5NQS2&SSO=1)


本实验室 2023 年 7 月最新发表的论文《Thangka mural style transfer based on progressive style-attentional network and multi-level loss function》被 SCI 期刊《Journal of Electronic Imaging（JEI）》选为封面。

实验室最新论文被期刊 JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING 选为封面


In a groundbreaking stride towards adaptable, generalist vision models, researchers from Microsoft Research Asia have unveiled InstructDiffusion. This innovative framework revolutionizes the landscape of computer vision by providing a unified interface for a multitude of vision tasks. The paper [“InstructDiffusion: A Generalist Modeling Interface for Vision Tasks”](https://arxiv.org/pdf/2309.03895.pdf) introduces a model capable of seamlessly handling various vision applications simultaneously.

At the heart of InstructDiffusion lies a novel approach: formulating vision tasks as human-intuitive image manipulation processes. Unlike conventional methods that rely on predefined output spaces, such as categories or coordinates, InstructDiffusion operates in a flexible pixel space, aligning more closely with human perception.

The model is designed to alter input images based on textual instructions provided by the user. For instance, a directive like “encircle the man’s right eye in red” empowers the model for tasks like keypoint detection. At the same time, instructions like “apply a blue mask to the rightmost dog” serve segmentation purposes.

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Underpinning this framework are denoising diffusion probabilistic models (DDPM), which generate pixel outputs. Training data comprises triplets, each consisting of an instruction, source image, and target output image. The model is primed to tackle three main output types: RGB images, binary masks, and keypoints. This covers a wide array of vision tasks, including segmentation, keypoint detection, image editing, and enhancement.

## Keypoint Detection

![Keypoint Detection](https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/09/Screenshot-2023-09-13-at-4.34.27-AM-1024x351.png)

(a) Create a yellow circle around the right eye of the whale. (b) Mark the car logo with a blue circle.

## Segmentation

![Segmentation](https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/09/Screenshot-2023-09-13-at-4.32.01-AM-1024x356.png)

(a) Mark the pixels of the cat in the mirror to blue and leave the rest unchanged. (b) Paint the pixels of shadow in blue and maintain the current appearance of the other pixels.

## Image Editing

![Image Editing](https://lh3.googleusercontent.com/gbXx8RbO85dG3suhYOa8i-R-1H66Gy5Q-zWm7Ep-Snbfz1eH72wW2hNs0dzutFXnx7o3mdXLKPHsOZa-Bg11CWFwPK2bBatfwJx7kcrCzY_vCJG16l7ylfcI-dDvkJyTkTfWUzsgQ51iDUHXgleQtg8)

Image results generated by the model

## Low level tasks

![Low level tasks](https://lh5.googleusercontent.com/aK81wkgkTytF_IYIBIU7ZO55k-XC1w5_fOHjV8ZxnetKdsLZkVgZ_iRraf5GyXmKruMLruUIWSrFg-dMtGdpIoUQtZF-8T6ki84kny3tlsuv-d_xKO7ypyvzuaMijhFzHiEU6RID4-8KZyK0kzn2C_8)

InstructDiffusion is also applicable to low-level vision tasks, including image deblurring, denoising, and watermark removal.

Experiments demonstrate InstructDiffusion’s prowess, outperforming specialized models in individual tasks. However, the true marvel lies in its capacity for generalization. It exhibits the hallmark trait often associated with Artificial General Intelligence (AGI), adeptly adapting to tasks not encountered during training. This marks a significant stride towards a unified, flexible framework for computer vision, poised to advance the entire field.

A key revelation was that concurrently training the model on diverse tasks notably amplified its ability to generalize to novel scenarios. InstructDiffusion exhibited remarkable proficiency on the HumanArt and AP-10K animal datasets for keypoint detection despite distinct data distributions compared to the training data.

The research team underscored the critical importance of highly detailed instructions in enhancing the model’s generalization capabilities. Mere task names like “semantic segmentation” proved insufficient, yielding subpar performance, particularly on novel data types. This underscores InstructDiffusion’s ability to grasp specific meanings and intentions behind detailed instructions rather than relying on memorization.

By emphasizing comprehension over memorization, InstructDiffusion learns robust visual concepts and semantic meanings. This distinction is pivotal in understanding its remarkable generalization capabilities. For example, an instruction like “encircle the cat’s left ear in red” enables the model to discern specific elements, such as “cat,” “left ear,” and “red circle,” showcasing its granular comprehension.

This groundbreaking development catapults computer vision models towards becoming versatile generalists, mirroring human perception. InstructDiffusion’s interface introduces flexibility and interactivity absent in most current vision systems, bridging the gap between human and machine understanding in computer vision. The implications of this research are profound, as it paves the way for the development of capable multi-purpose vision agents, demonstrating its potential to propel general visual intelligence to new heights.


In a groundbreaking stride towards adaptable, generalist vision models, researchers from Microsoft Research Asia have unveiled InstructDiffusion.

Microsoft Researchers Present InstructDiffusion: A Unifying and Generic AI Framework for Aligning Computer Vision Tasks with Human Instructions


## 一、引言

在当前，人工智能与文化遗产的结合具有重要的意义和价值。人工智能能够模拟人类智能，通过大数据分析、图像识别、语音合成、自然语言处理等技术，实现对文化遗产的智能化识别、分类、修复、解读、展示等功能，从而提高文化遗产的保护效率和利用水平。一方面，人工智能可以促进文化遗产的数字化转型，实现数字经济与实体经济的融合发展，为构建数字中国提供支撑。另一方面，人工智能可以增强文化遗产的传播力和影响力，实现网络空间与社会空间的互动共生，为培育社会主义核心价值观提供资源。

## 二、文化遗产保护传承的重要性与面临的挑战

### 文化遗产保护传承的重要性

文化遗产是人类智慧结晶，记录历史和文化变迁，代表国家和民族认同。保护和传承文化遗产有助于维护世界文明多样性和平衡，提高国家文化软实力和促进可持续发展。文化遗产的保护传承是一个长期的过程，需要持续投入和关注。通过科技创新和知识生产的不断发展，新的保护传承方式正在不断涌现，这些新的方式和手段将有助于加强文化遗产的保护和传承，促进文明交流互鉴和文化多样性的发展。

### 文化遗产保护传承面临的挑战

文化遗产保护传承工作面临的挑战可以从多个方面来考虑，其中包括遗产综合管理、本体保护、价值阐释、活化利用等方面。首先，遗产综合管理是文化遗产保护传承工作的基础和前提。其次，本体保护是文化遗产保护传承工作的核心。再次，价值阐释是文化遗产保护传承工作的重要任务。最后，活化利用也是文化遗产保护传承工作的重要任务之一。

## 三、人工智能技术发展与现状

### 人工智能发展基本脉络

人工智能（AI）的发展经历了曲折的历程，从 1956 年达特茅斯会议提出“人工智能”概念到 20 世纪 80 年代出现专家系统、感知机、自然语言处理等新技术，再到如今深度学习成为人工智能主流技术之一，并广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。其中，自然语言处理技术的发展尤其引人注目，基于 Transformer 架构的 GPT 模型更是为这一领域带来了重大突破。ChatGPT 的出现则让 2023 年成为 AI 之年，标志着人工智能时代的正式到来。

目前，随着技术的不断升级和应用场景的不断扩展，人工智能将在未来的文化遗产领域中扮演更加重要的角色。

### 人工智能的关键技术

当前，人工智能技术主要包括以下几类，机器学习、深度学习、大数据分析、自然语言处理、计算机视觉、人工智能生成内容（AIGC）、语音合成、智能决策、机器人技术。除此之外，还有一些辅助性技术，如数据挖掘、人机交互、知识表示和推理等技术。这些技术不断发展和创新，共同构成了人工智能的技术体系，为人工智能的应用和发展带来了新的可能性和机遇。

## 四、人工智能在文化遗产保护管理中的价值

### 提升文化遗产本体保护水平

首先，借助图像识别、三维建模等技术，人工智能可以对文化遗产进行数字化重建和记录，提供精准的基础数据，为文化遗产保护提供更加准确的依据。其次，人工智能技术可以实现文化遗产本体的智能监测和预警，通过物联网、传感器等技术实时监测文化遗产的状态，发现问题和潜在风险，及时采取措施进行干预，从而保障文化遗产的安全。人工智能技术还可以自动识别文化遗产中的重要元素，快速识别文物类型、年代和损伤情况，帮助保护人员快速分析和解决问题，为文物保护和修复提供重要的数据支持。基于人工智能相关技术，可以进行数字化虚拟修复，帮助决定最佳修复方式，提高文化遗产修复的效果。

### 辅助文化遗产保护管理决策

机器学习和数据挖掘技术可对文化遗产保护管理中的海量数据进行分析和挖掘，帮助管理者及时识别问题并采取措施。建立决策支持系统可快速分析各种决策方案的后果和影响，提供数据支持和优化建议，提高管理效率和决策准确性。建立风险评估系统可预测各种风险并提出干预措施建议，提高风险管理的科学性。建立规划系统可提高规划设计的准确性和科学性，规划和设计保护方案、修复方案、展览方案等。人工智能技术可利用机器学习算法对文化遗产进行分类、分析和评估，将历史数据和管理经验进行知识建模和共享，建立文化遗产保护数据库和知识图谱，提供重要的参考和决策支持，帮助管理者更好地制定保护策略和措施。

综上所述，人工智能在文化遗产保护方面的价值不仅在于提高文化遗产保护的精准度和效率，还在于为文化遗产保护提供更加全面和智能化的保护方案和决策支持。

## 五、人工智能在文化遗产阐释传承中的价值

### 深入挖掘文化遗产价值

文化遗产是人类在文明发展过程中的产物，是人类历史的承载体，因此其最重要的价值在于反映历史、证实历史、补全历史、传承历史。人工智能技术可以应用于文化遗产的大数据分析和挖掘，帮助保护者深入了解文化遗产的历史、文化和艺术价值，进而制定更为科学和有效的保护和传承方案。通过大数据和人工智能技术的应用，文化遗产可以进行深度学习和语义理解，聚焦于社会主义先进文化、革命文化和中华优秀传统文化，并提取具有历史传承价值的中华文化元素、符号和标识，丰富中华民族文化基因的当代表达，从而深入挖掘文化遗产的历史、文化和艺术内涵，发掘文化遗产的多种层面和价值。这将有助于提高人们对文化遗产的重视程度，推动文化遗产的保护和传承。

### 提高陈列展览策划能力

人工智能技术可以帮助博物馆提高展览策划水平。首先，人工智能可以通过自然语言处理和图像识别技术对博物馆馆藏进行深度挖掘和分析，发现潜在的展览主题和亮点。其次，人工智能可以提供更加智能化的展览设计和互动体验方案。此外，人工智能还可以通过大数据分析和人工智能推荐算法，实现对展览的数据化管理和个性化推荐，为博物馆提供更加精准、高效的展览策划支持。

### 提升文化遗产展示水平

人工智能技术为博物馆展览设计和互动体验带来了新的思路和手段。大数据和人工智能技术可以实现文化遗产的数据可视化和数字化展示，通过图像、音频、视频等方式，利用虚拟现实技术，将文化遗产的信息和知识以更加生动、直观的方式呈现出来，实现全方位、多角度的展示和阐释。包括运用机器人等人工智能设备进行文化遗产的实体展示和展示物的交互。利用人工智能技术进行虚拟展示和互动体验，实现互动式、个性化的展览体验。通过增强现实技术，将文化遗产展示与现实场景相结合，提供更加真实的展示效果。

### 扩大文化遗产传承影响力

利用人工智能技术进行文化遗产的数字化和网络化传承，运用虚拟现实技术，实现文化遗产的全球传播和交流，利用人工智能技术进行文化遗产的自主学习和自主传承，实现人工智能对文化遗产的自我更新和发展。人工智能技术可以通过社交媒体等渠道扩大文化遗产传承的影响力。

### 增强文化遗产体验和感知

人工智能技术与虚拟现实、增强现实等技术的结合，可以为文化遗产展示和互动体验带来新的可能性。通过利用人工智能技术，人们可以身临其境地感受文化遗产的魅力。借助大数据和人工智能技术，虚拟现实和增强现实可以获得更多的数据支持。此外，人工智能技术还可以应用自然语言处理和图像识别等技术，实现智能化的语音导览和文物识别，提升观众对文化遗产的体验和感知质量。通过人工智能技术模拟和仿真历史的文化背景，参观者可以沉浸于千年前的历史场景中，与历史人物进行互动对话，使观众与历史建立起无缝的联系。这种沉浸式、互动式的观展体验能促进观众更好地理解历史知识，在他们的脑海中留下深刻的体验记忆。

### 提供智能化的公共文化服务

人工智能技术可以提供更加智能化的文化遗产服务，满足不同观众的需求和期望。可以通过自然语言处理技术和智能问答技术，将文化遗产的相关信息实时转化为语音输出，为用户提供更加便捷和智能的导览服务，也可以针对不同的观众需求和特点，提供定制化的问答服务，从而增强用户体验和满意度。通过人工智能技术，还可以实现文化遗产的个性化推荐和定制化服务，针对不同的观众群体，推荐不同类型的文化遗产展览和互动体验。

综上所述，大数据和人工智能在文化遗产阐释方面的应用，将有助于提高人们对文化遗产的重视程度，推动文化遗产的保护和传承，同时也能够提高文化遗产的数字化水平，增强人们对文化遗产的体验和感知，提供更加智能化的文化遗产服务，具有重要的意义和价值。

## 六、存在的问题与应对策略建议

### 存在的问题

目前人工智能在文化遗产领域的应用尚未普及，主要存在以下几个问题。

技术成本高昂。人工智能技术的开发和应用需要大量的资金、人力和时间投入，而博物馆等文化单位往往缺乏足够的资源和支持，难以承受技术成本的压力。而且人工智能技术的更新迭代速度很快，需要不断跟进和维护，否则可能会出现技术过时或失效的风险。

专业人才匮乏。人工智能行业人才本就稀缺，博物馆领域熟悉 AI 技术的人才更是少之又少。博物馆对于 AI 技术的最新发展理念、技术、进程、趋势不了解，缺乏专业人才成为 AI 在博物馆领域应用开发和创新的一大阻碍。

数据质量不高。人工智能技术的运行和效果很大程度上依赖于数据的质量和数量，而文物相关的数据往往分散在不同的系统、平台和媒介中，缺乏统一的标准和规范，难以实现数据的共享和互通。此外，文物数据往往具有复杂性、多样性和不确定性等特点，需要专业的知识和技能进行处理和分析，否则可能会导致数据的失真或误解。

伦理道德争议。人工智能技术的应用可能会涉及文物的原真性、完整性、保密性等方面的伦理道德问题，如何在保护文物的同时尊重文物的历史属性和文化内涵，如何在利用文物的同时防止文物的滥用和误用，如何在传播文物的同时避免文物的侵权和盗用等，都需要有明确的原则和规范来指导和约束。

### 应对策略建议

针对人工智能在文化遗产领域应用中面临的上述问题，可以考虑以下解决办法。

降低技术研发成本。积极探索多元化的合作模式，建立与科技公司、创新实验室等的合作关系，共享技术成果和资源，降低开发和维护成本；利用开源的人工智能工具和共享的技术平台，降低技术成本，避免重复研发。

优化专业人才队伍。加强人才培养，建立相关的培训机制和课程体系，培养博物馆人员和文化遗产专业人士的人工智能技术应用能力，提高他们对最新技术的了解；鼓励不同领域专业人士之间的合作与交流，共同推进人工智能在文化遗产领域的应用。

提升数据资源质量。制定统一的数据标准和规范，确保文物相关数据的一致性和可访问性，方便数据的共享和互通；建立数据整合平台，对分散在不同系统和媒介中的文物数据进行清洗、整合和标注，提高数据的质量和准确性；借助专业的数据科学家、领域专家和文物保护人员的技能，对文物数据进行处理、分析和解释，以保证数据的正确解读。

优化完善制度体系。制定明确的伦理原则和准则，以确保人工智能技术在文化遗产领域的应用符合道德要求，尊重文物的历史属性和文化内涵。强化许可和授权机制，确保人工智能技术在文化遗产领域的应用符合相关法律法规和合同约定，避免未经授权的使用和侵权行为。

## 七、结语

在人工智能技术快速发展的今天，文化遗产保护与传承也在逐步向着数字化、智能化的方向发展。人工智能在文化遗产保护传承方面具有巨大的潜力和价值，它可以为文化遗产的数字化保存、智能修复、深度解读、创新利用等提供新的思路和方法。通过应用人工智能技术，博物馆和文化遗产机构可以更好地保护和传承文化遗产，让观众更好地了解和体验文化遗产的历史和文化价值。然而，应用人工智能技术也需要充分考虑其在文化遗产保护中的适用性和局限性，避免技术本身的局限性对文化遗产造成不可逆的损害。因此，需要在积极应用人工智能技术的同时，注重传统文化的保护和传承，维护文化多样性和文化自主权。

**本文改编自《人工智能在文化遗产保护传承中的价值研究》，原文刊载于《博物院》2023 年第 3 期（总第 39 期）。作者：沈贵华、祝孔强，中国文物信息咨询中心。**

**作者：** 沈贵华 祝孔强

[原文链接](https://mp.weixin.qq.com/s/2YFuVvbaRkBw8d2PUq__2A)


人工智能在文化遗产保护和传承中的应用具有巨大潜力，可以提升保护管理能力、挖掘文化价值、提高展示水平、扩大传承影响力，并提供智能化的公共文化服务。