Phục dựng các tác phẩm của danh họa Van Gogh bằng machine learning

“Hà Lan nổi tiếng thế giới với tấm lòng trân quý nghệ thuật và những nghệ sĩ nổi tiếng như Rembrandt, Mondrian hay Van Gogh. Do đó, nghiên cứu lịch sử nghệ thuật và các phương pháp bảo tồn di sản văn hóa đóng vai trò rất quan trọng tại đây.”, trích lời Jan van der Lubbe, một trong số các nhà nghiên cứu tham gia dự án.

Trong những năm gần đây, khá nhiều nhà nghiên cứu đã và đang cố gắng phát triển các kĩ thuật của Phương pháp Học máy (machine learning), ví dụ như CNN, nhằm phân tích các tác phẩm nghệ thuật. Đến nay, các công cụ này chủ yếu đã được sử dụng để nhận diện tác giả hay phân biệt xem tác phẩm là thật hay giả.

Song lần này, Van der Lubbe và các cộng sự đã nghiên cứu sử dụng các kĩ thuật machine learning với mục tiêu tái tạo chính xác đến từng chi tiết những bức tranh đã hư hỏng qua thời gian. Trên phương diện bảo quản tác phẩm nghệ thuật, việc phục dựng các bức tranh hay bản vẽ thực sự là một thử thách, kể cả với những chuyên gia. Do đó, nếu có thể ứng dụng thành công công nghệ tự động, công việc của các nhà nghiên cứu lịch sử nghệ thuật sẽ trở nên đơn giản hơn rất nhiều.

Và nhóm nghiên cứu Đại học Delft đã chọn đối tượng phục dựng là tác phẩm của họa sĩ trường phái hậu ấn tượng Van Gogh. Trên thực tế, một số bản vẽ mực của danh họa đã hư hỏng nặng qua thời gian, song vẫn thu hút được nhiều nhà nghiên cứu nghệ thuật nỗ lực tái dựng. Biết rằng những bức tranh này hiện tại không thể được trưng bày và sẽ hỏng hoàn toàn chỉ trong vài thập kỉ tới, Van der Lubbe hi vọng phát triển được mô hình tự động tái dựng, gìn giữ và giới thiệu tới công chúng những tác phẩm vô giá như vậy.

Bằng các phương pháp machine learning, nhóm nghiên cứu đặt mục tiêu dự đoán được diện mạo ban đầu, trong quá khứ và tương lai của các tác phẩm trên giấy, sử dụng kết quả nghiên cứu chuyên sâu về các màu sắc đã được tô ban đầu và sự thay đổi của chúng qua thời gian. Cách tiếp cận này kết hợp các kĩ thuật phân tích hình ảnh đa phân giải và CNN chuyên sâu để dự đoán trạng thái gốc của bức tranh chính xác đến từng chi tiết.

Thường không có nhiều dự án sử dụng machine learning để tái dựng lại các tác phẩm nghệ thuật, và trong số các thuật toán khác nhau, CNN được cho là cách tiếp cận hứa hẹn nhất với các nhà nghiên cứu. Nhóm của Van der Lubbe đã huấn luyện đặc biệt một mạng lưới CNN, sử dụng bộ dữ liệu bao gồm nhiều bản phục dựng bản vẽ gốc của Van Gogh với chất lượng khác nhau, thực hiện trong các thời điểm khác nhau từ thế kỉ trước. Màu sắc và nội dung của các bản dựng này vẫn chưa phai đi nhiều, do đó, khả năng trùng khớp với bản gốc của danh họa cũng cao hơn. Cả bản gốc và bản dựng của những bức tranh đều được nhóm nghiên cứu lấy từ bộ sưu tập Bảo tàng Van Gogh.

Ngoài ra, cách tiếp cận này còn giúp các nhà nghiên cứu lịch sử nghệ thuật có các phương pháp bảo tồn, phục dựng tác phẩm nghệ thuật phù hợp cũng như bảo quản và trưng bày chúng một cách hiệu quả.

Qua quá trình đánh giá trên nhiều thử nghiệm, các nhà khoa học đã đạt được những kết quả đáng mừng. Không chỉ các tác phẩm của Van Gogh mà mô hình CNN còn có tiềm năng tái dựng được các tác phẩm trên giấy khác hay các văn bản viết tay có tuổi đời từ thế kỉ 19.

Hiện tại, các nhà nghiên cứu tập trung tái dựng tranh trong một khoảng thời gian nhất định và sử dụng số bản dựng làm dữ liệu huấn luyện CNN với số lượng hạn chế và chỉ sử dụng thông tin trực quan. Tuy nhiên, các nhà khoa học cũng gợi mở khả năng xử lý số lượng bản dựng lớn hơn và nghiên cứu phân tích dữ liệu trên phương diện hóa học (ví dụ: kết cấu của mực vẽ và tỉ lệ biến màu của nó) nhằm nâng cao khả năng của mô hình CNN.

Nguồn: https://techxplore.com/news/2019-09-machine-reconstruct-deteriorated-van-gogh.html