Ученые из Массачусетского технологического института и Лаборатории Искусственного интеллекта (CSAIL) разработали систему RePaint для репродукции картин. Она использует комбинацию трехмерной печати и глубинного обучения (метода машинного обучения) для подлинного воссоздания картин – независимо от условий освещения или размещения произведения. С помощью этой системы также можно переделывать художественные работы для дома, для защиты оригиналов от износа в музеях или даже печатать открытки с репродукциями исторических произведений.

«Если вы просто воспроизводите цветовую гамму картины – так, как она выглядит в галерее, – она может смотреться по-другому в вашем доме, – говорит Чангиль Ким (Changil Kim), один из авторов работы. – Наша система работает в любых условиях освещения, что демонстрирует гораздо большую способность воспроизведения цвета, чем почти любая другая предыдущая работа».

Чтобы проверить RePaint, команда воспроизвела несколько картин маслом, созданных их сотрудником-художником. Команда обнаружила, что RePaint более чем в четыре раза точнее передает оттенки цвета, чем другие инструменты.

Сейчас репродукции получаются размером с визитную карточку: печать слишком дорогая. В будущем, ожидает команда, усовершенствованные 3D-принтеры помогут воспроизводить картины в большем формате.

Обычно для воспроизведения картин чаще всего используются 2D-принтеры, они могут не справиться с передачей цвета, если на оригинале изображено голубое небо или, например, фиолетовое платье. 2D-принтеры используют фиксированный набор лишь из четырех чернил (голубой, пурпурный, желтый и черный).

Исследователи, однако, нашли лучший способ передать более полный спектр цвета в картинах. Они использовали специальную технику цветокоррекции, которая включает использование 3D-принтера и 10 различных прозрачных чернил, уложенных в очень тонкие слои – так же, как вафли и шоколад в батончике Kit Kat. Ученые объединили свой метод с уже известной техникой создания полутонового изображения, при которой тона меняются плавно: это достигается за счет того, что цвета наносятся маленькими точками.

В дополнение к этому команда обучила программу прогнозировать оптимальный набор различных чернил для передачи цвета. Как только система приобрела этот навык, у нее сложилась цветовая модель, которую она применяла к изображениям, которыми ее «кормили». С помощью модели она могла определить, какие цвета следует использовать в конкретных областях для конкретных картин.

Несмотря на достигнутый прогресс, все еще остается несколько сложных моментов. Например, пока что у ученых не получилось воспроизвести такие глубокие цвета, как кобальтовый синий: «каталог» чернил пока органичен. В будущем ученые планируют расширить его, а также создать алгоритм рисования для выбора чернил. Они также могут надеяться получить более подробную информацию, чтобы учесть такие аспекты, как поверхностная текстура и отражение. Тогда можно будет достичь определенных эффектов: например, эффекта глянцевого или матового покрытия.