ArtRestore-Diffusion：统一风格一致的艺术品修复生成式AI系统

ArtRestore-Diffusion是用于修复历史画作受损区域的生成式AI架构，通过掩码自适应FiLM条件、艺术家风格嵌入注入、检索增强去噪实现风格一致修复，并提供可解释的逐块归因机制与量化风格一致性的风格证书，旨在解决传统修复耗时昂贵、现有AI方法缺乏针对性与风格一致性的问题。

历史艺术品易受裂纹、划痕、大面积缺失、色彩褪色等损坏，传统修复依赖专家手工劳动，耗时昂贵。现有AI修复方法存在两大局限：1. 统一处理所有损伤类型，缺乏针对性；2. 无法保证艺术家风格一致性，修复区域易违和。ArtRestore-Diffusion针对这些挑战，目标是创建能处理多种损伤且保持风格一致的统一修复架构。

ArtRestore-Diffusion采用潜在扩散架构，包含四大核心组件：

1. 掩码自适应FiLM条件：通过单一CNN+FiLM模块处理二值（裂纹、划痕等）和连续（色彩褪色）掩码，统一处理多种损伤；

2. 艺术家风格嵌入注入：利用AdaLN和交叉注意力注入风格嵌入，确保修复风格一致；

3. 检索增强去噪：通过风格样本记忆库检索相似样本辅助去噪；

4. 逐块归因机制：生成归因图追溯生成区域到源样本，提升可解释性。

风格证书是项目创新点，提供艺术家风格偏离的正式界限：

• 计算修复区域风格嵌入与艺术家风格流形质心的距离；

• 设定偏离阈值，量化风格一致性；

• 提供违规率统计用于质量评估，为数字化修复提供可量化标准。

测试验证：包含13个冒烟测试、20个单元测试、19个领域基准测试，11个消融实验评估组件贡献，以及性能分析工具。

当前状态：处于预实验基础设施阶段，单元测试和基准测试通过，性能指标（LPIPS、DISTS、风格证书）需训练后验证。

未来方向：收集大规模数据集、训练完整模型、专家验证、开发用户友好工具。

技术贡献：

1. 统一处理多种损伤类型，简化部署；

2. 逐块归因机制提升可解释性；

3. 风格证书建立量化质量标准。

应用场景：博物馆数字化修复、艺术品市场评估预览、艺术史研究、教育传播等，助力文化遗产保护。