伊莎贝拉·斯图尔特·加德纳博物馆内悬挂的空画框，真实地提醒着人们：这起艺术品盗窃案是世界上最大的未破悬案。原作杰作或许永远无法寻回，但麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的一个团队或许能提供帮助，他们开发了一套旨在设计绘画复制品的新系统。
RePaint结合3D打印与深度学习，忠实再现人们喜爱的绘画作品，不受光照条件或摆放位置差异的影响。RePaint可用于为家庭重新制作艺术品、保护博物馆原作免受磨损，甚至帮助企业制作历史作品的印刷品和明信片。
“如果只是复制一幅画在画廊里的颜色，它在你家里看起来可能会不一样，”Changil Kim说。他是介绍这套系统的一篇新论文的作者之一，该论文将于12月在ACM SIGGRAPH Asia上发表。“我们的系统在任何光照条件下都能运作，其色彩再现能力远胜几乎所有以往的研究成果。”
为了测试RePaint，团队再现了多幅由一位艺术家合作者创作的油画。团队发现，在为不同作品呈现准确色彩方面，RePaint的准确度超过最先进实体模型的四倍。
目前，由于打印耗时，这些复制品的尺寸仅与一张名片相仿。团队预计，未来更先进的商用3D打印机有望帮助更高效地制作大幅画作。
虽然2D打印机最常用于复制绘画作品，但它们只有固定的四种墨水：青色、品红色、黄色和黑色。然而，研究人员找到了更好的方法来呈现德加和达利作品更丰富的色谱。他们采用一种称为“色彩叠印”的特殊技术，使用3D打印机将10种不同的透明墨水叠成极薄的层，就像KitKat巧克力棒中的威化饼和巧克力层一样。他们还将这种方法与一种已有数十年历史的半色调技术结合起来：图像由许多细小的彩色点构成，而不是连续色调。团队表示，这两种方法结合后，更好地呈现了色彩的细微差别。
有了更广的色彩范围，仍需确定每幅画该使用哪些墨水。团队没有采用更费力的实体方法，而是训练了一个深度学习模型，以预测不同墨水的最佳叠层组合。系统掌握这一方法后，研究人员输入绘画图像，并利用模型确定特定作品的不同区域应使用哪些颜色。
尽管已取得进展，团队表示，在他们能够制作出令人惊叹的《星夜》复制品之前，还有一些改进工作要做。例如，机械工程师Mike Foshey表示，由于墨水库有限，他们无法完全再现钴蓝等某些颜色。他说，未来他们计划扩充墨水库，并创建针对具体画作选择墨水的算法。他们还希望提升细节呈现能力，以反映表面纹理和反光等特征，从而实现光面和哑光等特定效果。
“近年来，艺术精品的价值迅速上升，因此它们被封存在仓库、远离公众视线的情况也越来越多，”Foshey说。“我们正在研发这项技术，以扭转这一趋势，并制作价格低廉、准确度高、人人都能欣赏的复制品。”
Kim和Foshey与第一作者Liang Shi、麻省理工学院教授Wojciech Matusik、麻省理工学院前博士后Vahid Babaei（现任马克斯·普朗克信息学研究所小组负责人）、普林斯顿大学计算机科学教授Szymon Rusinkiewicz，以及麻省理工学院前博士后Pitchaya Sitthi-Amorn共同开展了这项系统研究。Sitthi-Amorn现任泰国曼谷朱拉隆功大学讲师。
这项工作部分由美国国家科学基金会资助。
