論文の概要: EpiAgent: An Agent-Centric System for Ancient Inscription Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09367v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 14:37:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.909129
• Title: EpiAgent: An Agent-Centric System for Ancient Inscription Restoration
• Title（参考訳）: EpiAgent: 古代の碑文復元のためのエージェント・センターシステム
• Authors: Shipeng Zhu, Ang Chen, Na Nie, Pengfei Fang, Min-Ling Zhang, Hui Xue,
• Abstract要約: EpiAgentは、階層的な計画問題として碑文復元を定式化するエージェント中心のシステムである。 EpiAgentは、既存の方法よりも優れた復元品質とより強力な一般化を実現している。 我々の研究は、専門家レベルのエージェント主導による文化遺産の復元に向けた重要な一歩である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.77886293107454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ancient inscriptions, as repositories of cultural memory, have suffered from centuries of environmental and human-induced degradation. Restoring their intertwined visual and textual integrity poses one of the most demanding challenges in digital heritage preservation. However, existing AI-based approaches often rely on rigid pipelines, struggling to generalize across such complex and heterogeneous real-world degradations. Inspired by the skill-coordinated workflow of human epigraphers, we propose EpiAgent, an agent-centric system that formulates inscription restoration as a hierarchical planning problem. Following an Observe-Conceive-Execute-Reevaluate paradigm, an LLM-based central planner orchestrates collaboration among multimodal analysis, historical experience, specialized restoration tools, and iterative self-refinement. This agent-centric coordination enables a flexible and adaptive restoration process beyond conventional single-pass methods. Across real-world degraded inscriptions, EpiAgent achieves superior restoration quality and stronger generalization compared to existing methods. Our work marks an important step toward expert-level agent-driven restoration of cultural heritage. The code is available at https://github.com/blackprotoss/EpiAgent.
• Abstract（参考訳）: 文化遺産としての古代の碑文は、何世紀にもわたって環境と人為的な劣化に悩まされてきた。 相互に絡み合った視覚的・テキスト的整合性を取り戻すことは、デジタル遺産保存において最も要求される課題の1つである。 しかし、既存のAIベースのアプローチは、しばしば厳格なパイプラインに依存しており、そのような複雑で異質な現実世界の劣化を一般化するのに苦労している。 本稿では,ヒトのエピグラフィーのスキルコーディネートワークフローに触発されて,階層的計画問題として碑文復元を定式化するエージェント中心のシステムであるEpiAgentを提案する。 LLMを基盤とした中央プランナーは,マルチモーダル分析,歴史的経験,特殊修復ツール,反復的自己修復の協調作業を行う。 このエージェント中心の調整により、従来のシングルパス法を超える柔軟で適応的な復元プロセスが可能になる。 現実世界の劣化した碑文全体では、EpiAgentは既存の方法よりも優れた復元品質とより強力な一般化を実現している。 我々の研究は、専門家レベルのエージェント主導による文化遺産の復元に向けた重要な一歩である。 コードはhttps://github.com/blackprotoss/EpiAgent.comで公開されている。

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