การบูรณะงานศิลปะต้องอาศัยความนิ่งและสายตาที่เฉียบคม ตลอดหลายศตวรรษที่ผ่านมา นักอนุรักษ์ได้บูรณะภาพวาดโดยการระบุจุดที่ต้องซ่อมแซม แล้วผสมผสานสีอย่างแม่นยำเพื่อเติมเต็มแต่ละจุด บ่อยครั้งที่ภาพวาดเพียงภาพเดียวอาจมีจุดเล็กๆ นับพันจุดที่ต้องได้รับการดูแลเป็นพิเศษ การบูรณะผลงานชิ้นเดียวอาจใช้เวลาตั้งแต่ไม่กี่สัปดาห์ไปจนถึงมากกว่าหนึ่งทศวรรษ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เครื่องมือบูรณะภาพดิจิทัลได้เปิดโอกาสให้สร้างผลงานต้นฉบับในรูปแบบเสมือนจริงหลังจากได้รับการบูรณะแล้ว เครื่องมือเหล่านี้ใช้เทคนิคคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การจดจำภาพ และการจับคู่สี เพื่อสร้างการบูรณะภาพดิจิทัลได้ค่อนข้างรวดเร็ว
อย่างไรก็ตาม จนถึงปัจจุบัน ยังไม่มีวิธีการถ่ายโอนการบูรณะแบบดิจิทัลเหล่านี้ไปยังงานศิลปะต้นฉบับโดยตรง ในบทความที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature อเล็กซ์ คาชไคน์ นักศึกษาปริญญาโทสาขาวิศวกรรมเครื่องกลจาก MIT ได้นำเสนอวิธีการใหม่ที่เขาพัฒนาขึ้น ซึ่งช่วยให้การบูรณะแบบดิจิทัลสามารถนำไปใช้กับพื้นผิวของภาพวาดจริงได้
งานบูรณะจะถูกพิมพ์ลงบนฟิล์มโพลิเมอร์บางมาก ในลักษณะ “หน้ากาก” ซึ่งสามารถจัดวางและติดลงบนภาพวาดต้นฉบับได้ นอกจากนี้ หน้ากากยังสามารถถอดออกได้ง่าย Kachkine ระบุว่าสามารถเก็บไฟล์ดิจิทัลของหน้ากากไว้ได้ เพื่อให้นักอนุรักษ์รุ่นหลังสามารถค้นหาและทำความเข้าใจเกี่ยวกับสิ่งที่ถูกปรับเปลี่ยนบนผลงานได้
เพื่อเป็นตัวอย่าง เขาประยุกต์วิธีการนี้กับภาพวาดสีน้ำมันสมัยศตวรรษที่ 15 ที่ได้รับความเสียหายอย่างหนัก วิธีการนี้สามารถระบุพื้นที่ที่ต้องซ่อมแซมได้โดยอัตโนมัติถึง 5,612 จุด และทาสีใหม่ด้วยสีที่แตกต่างกันถึง 57,314 สี กระบวนการทั้งหมดตั้งแต่ต้นจนจบใช้เวลาเพียง 3.5 ชั่วโมง ซึ่งเร็วกว่าวิธีการดั้งเดิมประมาณ 66 เท่า
Kachkine ยังยอมรับด้วยว่า เช่นเดียวกับโครงการบูรณะอื่นๆ แนวทางนี้ก่อให้เกิดคำถามทางจริยธรรมว่าผลงานที่ได้รับการบูรณะสะท้อนสไตล์และเจตนารมณ์ของศิลปินอย่างแท้จริงหรือไม่ เขากล่าวว่าการนำวิธีการใหม่นี้ไปใช้จำเป็นต้องปรึกษาหารือกับผู้เชี่ยวชาญด้านการอนุรักษ์ที่เข้าใจประวัติศาสตร์และที่มาของผลงาน
“จัดตำแหน่งและฟื้นฟู”
ในการศึกษาครั้งใหม่นี้ Kachkine ได้พัฒนาวิธีการบูรณะภาพด้วยดิจิทัลกับภาพวาดจริง โดยใช้ภาพวาดสมัยศตวรรษที่ 15 ที่เขาได้มาเมื่อครั้งที่เขาเข้ามาศึกษาที่ MIT ครั้งแรก วิธีการนี้เริ่มต้นด้วยการทำความสะอาดภาพวาดโดยใช้เทคนิคดั้งเดิม และลอกชั้นเก่าของงานบูรณะออก
“ภาพวาดนี้มีอายุเกือบ 600 ปีแล้ว และได้รับการบูรณะหลายครั้ง” เขากล่าว “ในกรณีนี้มีสีทับซ้อนที่ไม่ถูกต้องหลายชั้น ซึ่งต้องลอกออกทั้งหมดจึงจะเห็นภาพต้นฉบับที่แท้จริง”
เขาสแกนภาพวาดทั้งหมดหลังจากทำความสะอาด รวมถึงบริเวณที่มีสีซีดจางหรือแตกร้าว จากนั้นเขาใช้อัลกอริทึม AI ที่มีอยู่เพื่อวิเคราะห์การสแกนและสร้างภาพเสมือนจริงที่แสดงถึงลักษณะของภาพวาดเดิม
ต่อมา Kachkine ได้พัฒนาซอฟต์แวร์ที่สร้างแผนที่ของพื้นที่ที่จะลงสีใหม่บนภาพวาดต้นฉบับ พร้อมรหัสสีที่แม่นยำเพื่อให้ตรงกับการบูรณะแบบดิจิทัล จากนั้นแผนที่นี้จะถูกแปลงเป็น “หน้ากาก” ทางกายภาพสองชั้น พิมพ์ลงบนฟิล์มโพลิเมอร์บางๆ ชั้นแรกพิมพ์ด้วยสี ส่วนชั้นที่สองพิมพ์ลวดลายเดียวกัน แต่ใช้หมึกสีขาวเท่านั้น
“ในการสร้างสีที่สมบูรณ์ จำเป็นต้องใช้ทั้งหมึกสีขาวและหมึกสีเพื่อสร้างสเปกตรัมสีที่สมบูรณ์ หากเลเยอร์ทั้งสองไม่เรียงกัน จะมองเห็นได้ง่ายมาก ดังนั้น ผมจึงพัฒนาเครื่องมือคำนวณบางอย่างโดยอาศัยความเข้าใจเกี่ยวกับการรับรู้สีของมนุษย์ เพื่อกำหนดระดับสีที่เล็กที่สุดที่สามารถเรียงตัวได้อย่างแม่นยำ” Kachkine อธิบาย
เขาใช้เครื่องพิมพ์อิงค์เจ็ทเชิงพาณิชย์ความแม่นยำสูงในการพิมพ์หน้ากากสองชั้น จากนั้นจึงจัดวางด้วยมือและทาลงบนภาพวาดด้วยน้ำยาเคลือบเงาแบบดั้งเดิมบางๆ หากจำเป็นต้องฟื้นฟูภาพวาดให้กลับสู่สภาพเดิม สามารถลอกฟิล์มเหล่านี้ออกได้อย่างง่ายดายด้วยน้ำยาบำรุงรักษาเฉพาะทาง นอกจากนี้ ยังมีการเก็บสำเนาหน้ากากดิจิทัลไว้เป็นบันทึกโดยละเอียดของกระบวนการบูรณะอีกด้วย
เมื่อใช้ภาพวาดแล้ว วิธีการนี้ก็สามารถซ่อมแซมจุดที่เสียหายได้หลายพันจุดภายในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง “เมื่อไม่กี่ปีก่อน ผมเคยบูรณะภาพวาดบาโรกอิตาลีที่มีความเสียหายในระดับเดียวกันนี้ และใช้เวลาทำงานนอกเวลาถึงเก้าเดือน ยิ่งเสียหายมากเท่าไหร่ วิธีการนี้ก็ยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น” คาชคิเนเล่า

Kachkine ประเมินว่าวิธีการใหม่นี้เร็วกว่าเทคนิคการวาดด้วยมือแบบดั้งเดิมหลายสิบเท่า หากได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง Kachkine ย้ำว่าผู้เชี่ยวชาญด้านการอนุรักษ์จำเป็นต้องมีส่วนร่วมในทุกขั้นตอน เพื่อให้มั่นใจว่าผลงานสุดท้ายจะสอดคล้องกับรูปแบบและเจตนารมณ์ทางศิลปะดั้งเดิม
“จำเป็นต้องมีการพิจารณาประเด็นทางจริยธรรมอย่างรอบคอบในทุกขั้นตอนของกระบวนการ เพื่อดูว่าประเด็นดังกล่าวสอดคล้องกับหลักการอนุรักษ์หรือไม่ เรากำลังสร้างรากฐานเพื่อพัฒนาวิธีการใหม่ๆ มากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อนักวิจัยเข้าร่วมมากขึ้น เราก็จะได้วิธีการที่แม่นยำมากขึ้นเรื่อยๆ” เขากล่าว
งานวิจัยนี้ได้รับการสนับสนุนบางส่วนจากกองทุนอนุสรณ์ John O. และ Katherine A. Lutz งานวิจัยนี้ดำเนินการบางส่วนที่ MIT.nano โดยได้รับการสนับสนุนเพิ่มเติมจากห้องปฏิบัติการเทคโนโลยีไมโครสเกลของ MIT ภาควิชาวิศวกรรมเครื่องกลของ MIT และห้องสมุด MIT
(ตามรายงานของ MIT News)
ที่มา: https://vietnamnet.vn/phuc-che-tranh-co-bang-ai-chi-trong-vai-gio-voi-mat-na-ky-thuat-so-2414951.html
การแสดงความคิดเห็น (0)