Цифровая реставрация объектов культурного наследия играет важную роль в их сохранении и изучении. Однако традиционные методы 3D-сканирования и фотограмметрии требуют дорогостоящего оборудования и значительных навыков. В данной работе предлагается новый подход, основанный на интеграции нейросетевых моделей Stable Diffusion (SD) и Neural Radiance Fields (NeRF). Метод позволяет восстанавливать утраченные фрагменты артефактов с учетом их семантического контекста и создавать реалистичные 3D-модели. В рамках эксперимента из 334 кадров видеозаписи были сформированы маски для обучения SD, после чего реконструкция проводилась с использованием NeRF в среде Nerfstudio. Полученные результаты демонстрируют эффективность комбинированного подхода, но требуют дальнейшего улучшения.

Маликина И., Меженин А.В. (науч. рук. Меженин А.В.) Контекстное нейросетевое восстановление 3d-моделей объектов культурного наследия // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15401