論文の概要: Reviving Ancient Paintings via Poem: A Colorization Framework for Aligning Cultural Semantics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.17638v1
- Date: Mon, 20 Jul 2026 07:46:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.538557
- Title: Reviving Ancient Paintings via Poem: A Colorization Framework for Aligning Cultural Semantics
- Title（参考訳）: 歌による古絵画の復興-文化意味論の色彩化の枠組み-
- Abstract要約: ポエムカラー(PoemColor)は、古代の絵画の彩色フレームワークである。
我々の手法は2つの重要なデザインを通して、詩的な文化的意味論と絵画の復元とを一致させる。
人工的劣化を専門家が保存したアーティファクトと統合したハイブリッド復元データセットを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.445303045268568
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The irreversible fading of ancient paintings disrupts the "congruence between poems and paintings", a core aesthetic principle where visual imagery harmonizes with literary inscriptions. Although diffusion models provide strong generative priors, restoring historically faithful colors remains difficult: visual restoration is inherently ambiguous, while direct text guidance often causes modern semantic bias, over-saturation, and cross-boundary color leakage. To address this, we propose PoemColor, a poem-guided ancient painting colorization framework. Our method aligns poetic cultural semantics with painting restoration through two key designs. First, the Poetic Painting Projector (P3) converts implicit poetic context into a classical color-aware condition via poem-to-palette pretraining, reducing the ambiguity of poem-to-color mapping. Second, Structure-Aware Semantic Attention (SASA) regulates how poetic color semantics are injected into the diffusion backbone by jointly controlling their propagation direction and regional injection strength. In addition, we construct a hybrid restoration dataset that integrates synthetic degradation with expert-restored artifacts, providing both scalable supervision and real classical color references. Extensive experiments demonstrate that our framework significantly outperforms state-of-the-art methods, delivering controllable colorization that revives both historical authenticity and poetic semantics.
- Abstract（参考訳）: 古代の絵画の不可逆的な衰退は、視覚的なイメージが文学的な碑文と調和する中核的な美的原理である「詩と絵画の融合」を妨げている。
視覚的復元は本質的に曖昧であるが、ダイレクトテキストガイダンスは現代の意味的バイアス、過飽和、および国境を越えた色漏れを引き起こすことが多い。
これを解決するために,詩誘導の古絵画カラー化フレームワークであるPoemColorを提案する。
我々の手法は2つの重要なデザインを通して、詩的な文化的意味論と絵画の復元とを一致させる。
第一に、詩的絵画プロジェクター (P3) は暗黙の詩的文脈を詩とパレットの事前学習を通じて古典的な色彩認識の状態に変換し、詩と色彩のマッピングの曖昧さを減らした。
第2に、SASA(Structure-Aware Semantic Attention)は、その伝播方向と局所的な注入強度を共同制御することにより、拡散バックボーンに詩的な色の意味が注入される方法を規定する。
さらに,専門家が保存したアーティファクトと合成劣化を統合したハイブリッド復元データセットを構築し,スケーラブルな監視とリアルな古典的なカラー参照を提供する。
大規模な実験により、我々のフレームワークは最先端の手法を著しく上回り、歴史的真正性と詩的意味論の両方を復活させる制御可能な色付けを提供することを示した。
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