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作者：周海钧;黄新建;刘勇杰;张述伟;
单位：浙江安防职业技术学院智能建筑学院;西北工业大学文化遗产研究院;温州大学计算机与人工智能学院;
摘要：古建筑蕴含丰富历史文化信息和独特的艺术与建筑价值。因此，确保古建筑得到妥善保护与修复，已成为一项亟待解决的严峻挑战。随着计算机技术的发展，目前已经有部分研究聚焦于古建筑数字图像修复。然而这些方法只关注于图像，并没有考虑将古建筑相关描述文本作为先验来约束修复过程，因此效果提升有限。针对这一问题，本研究提出了基于文本和扩散模型的中国古建筑图像修复方法。该方法通过向图像中添加噪声，并执行迭代去噪过程，逐步实现对受损区域的数字化修复。借助扩散模型的去噪原理，该技术在恢复图像中丢失或退化的细节的同时，确保了图像原始结构的完整性得以保持。为了进一步提高修复结果的准确性和可靠性，本研究将文本描述作为辅助信息引入模型。这些描述为建筑外观与结构提供了详尽的信息，对扩散模型的学习过程施加了重要的限制，使模型可以深入分析建筑图像的语义内容及其复杂细节，进而在复杂修复任务中达到更高的精确度。
关键词：图像修复;;扩散模型;;文本描述
基金资助：2024年温州市科学技术局基础性科研项目——数字赋能中华文化遗产保护应用研究——以温州为例(No.R20240044);; 2025年浙江安防职业技术学院横向课题——企业文化建设与高新技术建设服务(No.HX2025099)
