Küçük müdahale çerçevesinde difüzyon tabanlı restorasyonuyla korozyona uğramış bronz eser fotoğraflarının onarımı: mekânsal-uyumluluk indeksleri ve aşırı-restorasyon riski teşhisleri

Neden Eski Bronz Fotoğrafları Bugün Hâlâ Önemli?

Antik bronz kapların fotoğrafları yalnızca güzel nesneleri göstermiyor; aynı zamanda her parçanın yer altında ve müze depolamasında nasıl yaşlandığına dair sessiz bir kayıt tutuyor. Korozyon lekeleri, pul pul dökülen yüzeyler ve çok renkli patina, ekran üzerinde temizlenmesi gereken kusurlar olmaktan ibaret değil. Bunlar tarihe ait fiziksel ipuçlarıdır. Bu çalışma, görüntü onarımı için modern yapay zeka (YZ) araçlarının, bu ipuçlarını kazara yeniden yazmadan ve geçmişin yanıltıcı bir resmini oluşturacak şekilde değiştirmeden korozyona uğramış bronz fotoğraflarını nasıl temizleyebileceğini sorguluyor.

Geçmişi Silmeden Resimleri Düzeltmek

Müzeler ve arkeologlar, araştırma, kataloglama ve koleksiyon paylaşımı için bronz eserlerin arşiv fotoğraflarına güvenir. Bu görüntülerin birçoğu hasarlı: parçalar eksik, çizik veya sonradan oluşan lekelerle kaplı. Günlük görüntü düzenlemede yazılımlar bu tür kusurları istediği gibi “güzelleştirebilir.” Ancak kültürel miras bağlamında korozyon kabukları ve yamalı patina gürültü değil, kanıttır. Yazarlar dijital restorasyonu bir “minimal müdahale” problemi olarak çerçeveliyor: fotoğrafın okunabilir olması için yalnızca değişmesi gerekeni değiştirin ve özgün yüzey izlerini olduğu gibi bırakın. Bu yaklaşım restorasyonu yalnızca görsel çekicilik meselesi olmaktan çıkarıp doğruluk ve güvenilirlik meselesi yapar.

Üç YZ Aracı Sınandı

Çalışma, görüntülerdeki eksik parçaları doldurabilen üç önde gelen YZ yaklaşımını karşılaştırıyor. LaMa, delikleri tek geçişte tamamlayan hızlı, geleneksel bir sinir ağı temsil ediyor. Stable Diffusion Inpainting ve ControlNet Inpainting ise görüntüleri kademeli olarak incelikle iyileştiren ve zengin, gerçekçi ayrıntılar üretmeleriyle bilinen daha yeni “difüzyon” modelleri. Üçüne de antik Gumei Krallığı’ndan çıkarılmış bronz eser fotoğraflarını aynı girdilerle ve içeriğin gerçekten eksik olduğu yerleri işaretleyen dikkatle hazırlanmış hasar maskeleriyle onarması istendi.

Yararlı ile Zararlı Değişiklikleri Ölçmenin Akıllıca Bir Yolu

Restorasyonu değerlendirmek zordur çünkü hasarlı bir eserin mükemmel bir “sonrası” fotoğrafı nadiren vardır. Bu nedenle yazarlar iki tamamlayıcı test tasarladı. Birincisi, nispeten sağlam olan görüntüler için, bölgeleri yapay olarak beyazlatıp her yöntemin bunları yeniden oluşturmasını istemekti. Burada sonuçları orijinal ile karşılaştırıp standart görüntü kalite skorları hesaplayabildiler. İkincisi, gerçek hasarlı arşiv fotoğrafları için, yerinde bir doğruluk olmadığı durumlarda odağı “Ne kadar iyi görünüyor?” sorusundan “Algoritma gerçekte görüntüyü nerede değiştirdi?” sorusuna kaydırdılar. Her fotoğrafı üç bölgeye ayırdılar: değiştirilmesi gereken maskelenmiş hasar, bunun hemen dışındaki bazı geçişlerin kabul edilebilir olduğu dar bir tolerans bandı ve değişikliğin riskli olduğu dokunulmamış yüzeylerin geri kalanı.

Aşırı-Restorasyon Riskini Bulma ve Haritalama

Gerçek hasar vakalarında ekip, her yöntemin maskenin içinde, sınır bandında ve sözde sağlam yüzeylerde ne sıklıkla güçlü değişiklikler yaptığını ölçtü. Bu değişiklikleri yeni piksellerin ortaya çıktığı veya renklerin kaydığı yerleri gösteren ısı haritaları olarak görselleştirdiler. Ardından üç konservasyon ve arkeoloji uzmanını yönteme kör olarak davet edip hangi sonuçların daha otantik hissettirdiğini ve müdahale seviyesinin kabul edilebilir olup olmadığını değerlendirmelerini istediler. Üç YZ sistemi de eksik desen ve şekilleri makul şekilde yeniden oluşturabildi ve difüzyon modelleri sıklıkla daha görsel olarak etkileyici dokular üretti. Ancak difüzyon modelleri aynı zamanda hasarlı bölgenin dışındaki korozyon ve patinayı ince şekilde düzleştirme ya da yeniden boyama eğilimindeydi; bu da çekici ama yanıltıcı bir “sahte gerçeklik” tehlikesini artırıyor.

Çalışmanın Koruyuculara ve Teknologlara Öğrettikleri

Yazarlar, daha basit olmasına rağmen LaMa’nın eksik alanları difüzyon modelleri kadar etkili onardığını ancak maskenin ötesinde istenmeyen değişikliklere çok daha az neden olduğunu buldu. Stable Diffusion ve ControlNet daha keskin, daha tutarlı dolgulamalar sağladı, ancak özellikle kanıt olarak en önemli korozyon zengin bölgelerde, orijinal yüzey bölgelerine taşma oranları daha yüksekti. Uzmanlar, tüm yöntemlerden elde edilen çıktıları tartışma ve eğitim için yararlı taslak materyaller olarak değerlendirdiler; ancak gerçek eserlerin nihai, tek başına vekilleri olarak uygun bulmadılar. Çalışma, güçlü üretken araçların müdahale ettikleri yerlerle ilgili sıkı, şeffaf kontrollerle eşleştirilmesi gerektiği sonucuna varıyor. “Minimal müdahale” konservasyon idealini ölçülebilir mekânsal indekslere ve görsel risk haritalarına dönüştürerek yazarlar, müzelere ve araştırmacılara YZ restorasyonundan faydalanırken özgünlüğü korumanın pratik bir yolunu sunuyor.

Atıf: Sui, Q., Shou, W. & Yang, H. Diffusion-based restoration of corroded bronzeware images under a minimal-intervention framework: spatial-compliance indices and over-restoration risk diagnostics. npj Herit. Sci. 14, 259 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02539-y

Anahtar kelimeler: dijital restorasyon, kültürel miras görüntülemesi, bronz eserler, görüntü tamamlama (inpainting), minimal müdahale