利用人工神经网络解决历史庄园内部虚拟重建问题的经验

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注解: 本文以库兹明基庄园（十八至二十世纪初）为例，探讨了在历史内部虚拟三维重建任务中使用人工神经网络的经验。 Kuzminki estate complex位于莫斯科东南部的Kuzminki区，位于Kapotnya和Kuzminki古老村庄的土地上，是建筑和庄园文化的独特纪念碑，其历史超过300年。 这个庄园最初是斯特罗加诺夫男爵的夏季住所，后来被戈利辛王子所拥有。 M.F.Kazakov（1780s），I.V.Yegotov（1780s和1804-1808），A.N.Voronikhin（1807-1808和1811-1812）等着名建筑师，Gilardi王朝的代表（1807-1808，1811-1815，1824，1830-1835）和M.D.参加了其众多建筑物的建设。 Bykovsky（自19世纪40年代以来）。 本文首次以库兹明基庄园舞厅的重建为例，展示了一种将经典3D建模（3ds Max，电晕渲染器）与神经网络工具（Tripo AI，Prome AI，Midjourney）相结合的混合方法：基于2D参考生成3D模型，创建真实纹理，并将对象集成到虚拟空间中。 该研究的相关性取决于需要开发使用现代人工智能技术重建丢失的文化遗产遗址的有效方法。 这项研究的作者是第一个使用Kuzminki庄园的例子来测试使用人工神经网络解决历史庄园内部虚拟重建问题的可能性。 经典和神经网络方法的比较表明，神经网络方法为构建虚拟3d室内重建开辟了新的可能性：它们使我们能够创造一种不同的方式来可视化特定的室内家具，而这种方式并不逊色于传统的建模。 与此同时，神经网络在这里充当工具和虚拟助手，访问的结果可以控制。 该研究证实了神经网络技术作为历史内部重建工具的有效性，这在使用经典建模和可视化工具与神经网络的交界处尤为明显。

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