Restaurieren Sie antike Gemälde mit KI in nur wenigen Stunden mit digitalen Masken

Die Restaurierung von Kunstwerken erfordert eine ruhige Hand und ein scharfes Auge. Seit Jahrhunderten restaurieren Restauratoren Gemälde, indem sie reparaturbedürftige Bereiche identifizieren und dann präzise Farben mischen, um jeden Bereich zu füllen. Oftmals weist ein einzelnes Gemälde Tausende winziger Flecken auf, die individueller Aufmerksamkeit bedürfen. Die Restaurierung eines einzelnen Werks kann von wenigen Wochen bis zu über einem Jahrzehnt dauern.

Foto der Lektion 53(1).jpg — Ölgemälde aus dem 15. Jahrhundert vor und nach der Restaurierung. Foto: MIT News

In den letzten Jahren haben digitale Restaurierungswerkzeuge die Möglichkeit eröffnet, virtuelle Versionen von Originalwerken nach der Restaurierung zu erstellen. Diese Werkzeuge nutzen Computer Vision, Bilderkennung und Farbabgleichtechniken, um relativ schnell eine digitale Restaurierung eines Gemäldes zu erstellen.

Allerdings gab es bisher keine Möglichkeit, diese digitalen Restaurationen direkt auf das Originalkunstwerk selbst zu übertragen. In einem in der Fachzeitschrift Nature veröffentlichten Artikel stellt Alex Kachkine, Maschinenbaustudent am MIT, eine neue von ihm entwickelte Methode vor, mit der digitale Restaurationen auf die Oberfläche echter Gemälde aufgebracht werden können.

Die Restaurierung wird als „Maske“ auf eine sehr dünne Polymerfolie gedruckt, die ausgerichtet und auf das Originalgemälde aufgebracht werden kann. Die Maske lässt sich zudem leicht entfernen. Laut Kachkine kann die digitale Datei der Maske archiviert werden, sodass zukünftige Restauratoren nachschlagen und nachvollziehen können, welche Änderungen am Werk vorgenommen wurden.

Zur Veranschaulichung wandte er die Methode auf ein stark beschädigtes Ölgemälde aus dem 15. Jahrhundert an. Die Methode identifizierte automatisch 5.612 reparaturbedürftige Bereiche und übermalte sie mit 57.314 verschiedenen Farben. Der gesamte Prozess dauerte von Anfang bis Ende nur 3,5 Stunden und war damit etwa 66-mal schneller als mit herkömmlichen Methoden.

Kachkine räumt zudem ein, dass dieser Ansatz wie jedes Restaurierungsprojekt ethische Fragen aufwirft – etwa, ob die restaurierte Version den Stil und die Absichten des Künstlers wirklich widerspiegelt. Die Anwendung der neuen Methode, so Kachkine, erfordere die Konsultation von Konservierungsexperten, die die Geschichte und Herkunft des Werks kennen.

„Ausrichten und Wiederherstellen“

In der neuen Studie entwickelte Kachkine eine Methode zur digitalen Restaurierung eines echten Gemäldes. Dabei verwendete er ein Gemälde aus dem 15. Jahrhundert, das er zu Beginn seines Studiums am MIT erworben hatte. Die Methode beginnt mit der Reinigung des Gemäldes mit traditionellen Techniken und dem Entfernen der alten Restaurierungsschichten.

„Dieses Gemälde ist fast 600 Jahre alt und wurde schon oft restauriert“, sagte er. „In diesem Fall gibt es viele Schichten ungenauer Übermalung – die alle entfernt werden müssen, um das echte Original freizulegen.“

Er scannte das gesamte Gemälde nach der Reinigung, einschließlich der Bereiche mit verblasster oder rissiger Farbe. Anschließend nutzte er vorhandene KI-Algorithmen, um die Scans zu analysieren und eine virtuelle Version zu erstellen, die darstellt, wie das Gemälde ursprünglich ausgesehen haben könnte.

Anschließend entwickelte Kachkine eine Software, die eine Karte der zu übermalenden Bereiche des Originalgemäldes erstellte, zusammen mit präzisen Farbcodes, die der digitalen Restaurierung entsprachen. Diese Karte wurde dann in eine zweischichtige physische „Maske“ umgewandelt und auf dünne Polymerfolien gedruckt. Die erste Schicht wurde farbig gedruckt, die zweite Schicht druckte dasselbe Muster, jedoch nur in weißer Tinte.

„Um Vollfarbe zu reproduzieren, werden sowohl weiße als auch farbige Tinten benötigt, um das gesamte Farbspektrum zu erzeugen. Eine Fehlausrichtung der beiden Schichten ist leicht zu erkennen. Daher habe ich basierend auf meinem Verständnis der menschlichen Farbwahrnehmung auch einige Computertools entwickelt, um die kleinste Ebene zu bestimmen, die genau ausgerichtet werden kann“, erklärt Kachkine.

Mit einem hochpräzisen kommerziellen Tintenstrahldrucker druckte er zwei Schichten der Maske, richtete sie anschließend manuell aus und trug sie mit einer dünnen Schicht traditionellen Firnisses auf das Gemälde auf. Diese Schichten lassen sich mit einer speziellen Konservierungslösung leicht entfernen, wenn das Gemälde in seinen ursprünglichen Zustand zurückversetzt werden soll. Eine digitale Kopie der Maske wird zudem als detaillierte Dokumentation des Restaurierungsprozesses aufbewahrt.

Mit dem verwendeten Gemälde füllte die Methode Tausende von Schadstellen innerhalb weniger Stunden. „Vor einigen Jahren habe ich ein italienisches Barockgemälde mit ähnlicher Schadstelle restauriert – und dafür neun Monate Teilzeitarbeit benötigt. Je größer der Schaden, desto effektiver die Methode“, erinnert sich Kachkine.

Foto der Lektion 53(2).jpg — Alex Kachkine – Doktorand im Maschinenbau am MIT. Foto: MIT News

Kachkine schätzt, dass die neue Methode Dutzende Male schneller ist als traditionelle Handmaltechniken. Bei einer breiten Anwendung, betont Kachkine, müssten in jeder Phase Restaurierungsexperten einbezogen werden, um sicherzustellen, dass das Endergebnis dem ursprünglichen künstlerischen Stil und der ursprünglichen Absicht entspricht.

„Ethische Fragen müssen in jedem Prozessschritt sorgfältig geprüft werden, um zu sehen, wie sie mit den Grundsätzen des Naturschutzes vereinbar sind. Wir schaffen die Grundlage für die Entwicklung immer neuer Methoden. Je mehr Forscher mitmachen, desto präziser werden unsere Methoden“, sagte er.

Diese Arbeit wurde teilweise vom John O. und Katherine A. Lutz Memorial Fund gefördert. Die Forschung wurde teilweise bei MIT.nano durchgeführt, mit zusätzlicher Unterstützung des MIT Microscale Technologies Laboratory, der MIT-Abteilung für Maschinenbau und der MIT-Bibliotheken.

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