2025年人工智能AIGC文物数字化修复考核试卷及答案

2025年人工智能AIGC文物数字化修复考核试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在AIGC文物数字化修复流程中，最先执行的步骤是A.纹理映射B.几何补全C.数据清洗D.风格迁移答案：C解析：原始扫描数据常含噪点、离群点与缺失面片，必须先清洗才能进入后续几何与纹理处理，否则误差会被放大。2.针对青铜器“范线”缺失的补全，下列哪种生成对抗网络结构最能保持铸造工艺特征A.StyleGAN3B.Pix2PixHDC.DeepFillv2D.3DEPN答案：B解析：Pix2PixHD在条件图像到图像翻译中保留高频细节，且可通过边缘图作为条件，精准还原范线走向。3.使用NeRF对破碎陶俑进行新视角合成时，若发现表面出现“雾状”伪影，最可能的原因是A.相机位姿估计误差>0.3像素B.采样点间距过大C.光谱响应不一致D.未使用掩码损失答案：A解析：位姿误差使多视角光线交会失准，体密度在空处累积形成雾状；采样间距与光谱响应对清晰度影响次之。4.在AIGC辅助壁画色彩还原任务中，采用Lab空间而非RGB空间进行风格迁移的核心优势是A.通道间去相关，亮度与色度可独立约束B.可直接使用ImageNet预训练权重C.支持端到端高阶微分D.兼容金属光泽BRDF答案：A解析：Lab分离亮度后，色度通道的统计矩更易与参考壁画对齐，减少“过饱和”伪影。5.对丝绸文物进行高光谱成像后，为消除织纹几何对染料反演的干扰，首选的预处理方法是A.最小噪声分离（MNF）B.同态滤波C.平面矫正+双线性插值D.光谱角匹配（SAM）答案：B解析：同态滤波在频域同时压缩低频光照与高频织纹，保留染料吸收峰形状。6.在3D打印复制文物时，为兼顾“可接触”与“可识别”伦理要求，下列哪项参数需首先向文物行政部门报备A.层厚0.1mmB.表面粗糙度Ra3.2C.缩放比例1:1D.支撑密度15%答案：C解析：1:1复制涉及“外形完全重现”，需审批以防流通混淆真伪。7.当使用扩散模型修复碑刻缺字时，若提示词仅含“汉隶风格”，却出现“魏碑”笔画，应优先调整A.ClassifierFreeGuidance权重B.时间步采样策略C.UNet通道数D.VAE下采样倍率答案：A解析：CFG权重过高会放大训练语料中占优势的“魏碑”先验，降低对汉隶条件的服从度。8.在文物数字资产长期保存中，ISO14721（OAIS）模型将“提交信息包”简称A.SIPB.AIPC.DIPD.PIP答案：A解析：SIP（SubmissionInformationPackage）是进入存档的第一包裹，AIP为存档包，DIP为分发包。9.对一件表面存在金箔的唐代铜镜进行多光谱成像，发现900nm波段图像出现镜面反射饱和，应优先A.降低积分时间并增加投影条纹B.旋转偏振片至0°与90°各拍一次C.改用短波红外热像仪D.在光路中加D65标准灯答案：B解析：偏振分离可消除镜面反射，保留金箔下纹饰信息；积分时间降低会同时削弱信号。10.在AIGC训练数据合规审查中，若发现某博物馆数据集含1920年前拍摄照片，则其版权状态在绝大多数法域属于A.仍受著作权保护B.进入公有领域C.受博物馆新邻接权D.需作者继承者授权答案：B解析：1920年前作品著作权已届满，成为公有领域数据，可自由用于训练。二、多项选择题（每题3分，共15分；多选少选均不得分）11.下列哪些指标可直接用于评估AIGC补全后的几何真实性A.ChamferDistanceB.FIDC.HausdorffDistanceD.PointtoMeshDistanceE.LPIPS答案：A、C、D解析：FID与LPIPS面向图像，Chamfer、Hausdorff、P2M直接度量三维误差。12.在基于Transformer的铭文序列补全中，引入“朝代嵌入”可缓解A.字形年代漂移B.通假字歧义C.繁简差异D.书写方向E.石花噪声答案：A、B、D解析：朝代嵌入提供时间先验，约束字形演变与通假概率，对石花噪声无直接抑制。13.为降低三维彩塑贴图接缝，可联合使用A.UV岛角度阈值优化B.多光谱匀色C.泊松融合D.拉普拉斯平滑E.马尔可夫随机场答案：A、C、E解析：UV优化减少初始割缝，泊松融合与MRF在梯度域平滑颜色过渡；拉普拉斯作用于几何。14.在文物数字孪生体中，符合ISO23150要求的传感器数据语义标签必须包含A.观测时间UTCB.不确定度（k=2）C.校准到期日D.数据生产目的E.传感器序列号答案：A、B、E解析：标准强制时间戳、不确定度与设备ID；校准到期与目的属推荐字段。15.下列关于“可解释性”在AIGC文物修复中的价值描述正确的是A.便于考古学家干预生成过程B.降低对抗样本攻击风险C.满足文保伦理审查D.提升扩散模型采样速度E.方便生成多风格候选答案：A、B、C解析：可解释性不直接提升速度，也不直接产生多风格，但使过程透明、可控、可信。三、判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）16.在NeRF训练阶段增加“遮罩损失”可有效抑制背景干扰。答案：√解析：掩码强制空区域透明，减少浮动杂点。17.对同一文物，采用结构光与光度立体两种方法获得的高模，可直接在MeshLab中用“Hausdorff”比较精度，无需坐标对齐。答案：×解析：需先ICP对齐，否则比较的是位姿差异而非几何差异。18.在AIGC训练集中混入现代书法图片，可提高模型对“残字”的补全准确率。答案：×解析：现代书法风格与古代碑刻差异大，易引入分布外噪声，降低准确率。19.扩散模型DDIM采样步数越少，生成结果确定性越高。答案：√解析：DDIM为确定性采样，步数减少则噪声路径缩短，随机性降低。20.壁画画底草图通常位于KubelkaMunk模型中的S层（散射层）。答案：√解析：S层对应颜料上层，草图线条被覆盖其下，属界面层。21.在文物3D打印中，PLA材料比尼龙更适合户外展示，因为其玻璃化转变温度更高。答案：×解析：PLATg约60℃，低于尼龙（~50–90℃），且紫外脆化严重，不适合户外。22.高光谱成像中，使用“白板”进行绝对辐射校正时，白板反射率应在全波段保持95%以上且光谱平坦。答案：√解析：白板提供均匀参考，反射率平坦保证校正精度。23.在AIGC生成器损失函数中加入“感知损失”会显著增加训练显存占用。答案：×解析：感知损失使用固定VGG特征，无需回传至VGG，显存增加有限。24.根据《中国文物古迹保护准则》（2015），数字修复成果须可逆，因此所有生成部分应单独分层存储。答案：√解析：可逆原则要求原始信息与新增信息物理分离。25.在Python中，使用pytorch3d的“meshlaplaciansmoothing”会改变顶点数量。答案：×解析：该操作仅调整顶点坐标，不改变拓扑与数量。四、填空题（每空2分，共20分）26.在AIGC训练数据标注中，针对残缺青铜器纹样，采用__________编码可保证旋转等变性。答案：球面谐波（SphericalHarmonics）解析：SH在旋转下按可预测方式变换，适合纹样先验。27.对破碎陶片进行断裂面匹配时，常用__________签名作为局部特征描述子。答案：SpinImage解析：SpinImage对局部曲面变化鲁棒，适合断裂面。28.在扩散模型中，将方差保持schedule从线性改为__________可加速高分辨率收敛。答案：余弦（Cosine）解析：余弦schedule前期减速、后期加速，减少早期高噪失真。29.壁画的“铅丹”颜料因__________作用易变黑，导致色度L下降。答案：光致还原（Photoreduction）解析：Pb3O4→PbO+Pb，颜色由红转黑。30.在3D高保真打印中，若层厚设为0.05mm，则Z轴最小特征尺寸理论上应≥__________mm，以避免阶梯效应。答案：0.10解析：经验法则：特征尺寸≥2倍层厚，保证可成型。31.对丝绸纤维进行SEM成像前，需喷镀一层__________nm厚的金膜，以防电荷积累。答案：10解析：10nm金膜既导电又不掩盖纤维形貌。32.在AIGC模型评估中，FID计算的是真实与生成图像在__________网络特征空间的Fréchet距离。答案：Inceptionv3解析：FID默认使用Inceptionpool3特征。33.当使用多视角立体视觉（MVS）重建高反光瓷瓶时，应在光源前加__________片，以获取偏振信息。答案：线性偏振解析：偏振片可分离镜面与漫反射，提高匹配精度。34.在文物数字资产元数据方案中，__________元素用于记录“数字资源与物理原物间差异”。答案：NoteAlterations解析：该元素专用于描述数字化过程中产生的任何改动。35.对于GAN反演（inversion）任务，若latentcode维度为512，则采用__________编码器结构可兼顾细节与效率。答案：e4e（encoderforediting）解析：e4e在W+空间分层预测，兼顾编辑性与重建精度。五、简答题（每题10分，共30分）36.简述在AIGC辅助下，对一件表面存在金箔脱落的唐代铜镜进行“分层材质重建”的完整技术路线，并指出关键质量控制节点。答案与解析：步骤1：多光谱成像（400–1000nm）+偏振分离，获取金箔区与无金箔区光谱反射率。步骤2：XRF与拉曼点测，确定金层厚度约50nm，基体为CuSnPb三元合金。步骤3：构建双层KubelkaMunk模型，上层为金+腐蚀产物，下层为合金；以MCML蒙特卡洛反演散射参数。步骤4：采用AIGC扩散模型，以“完整唐镜”为提示，生成缺失金箔区域的高频法线贴图。步骤5：将生成法线贴图与实测光谱在HSV空间融合，使用MRF约束空间一致性。关键质量控制：①光谱一致性误差ΔE00≤2.0；②金箔厚度误差≤5nm；③生成法线与实测法线夹角均值≤8°；④所有生成图层单独存储，满足可逆原则。37.说明如何利用“神经辐射场（NeRF）+风格迁移”联合框架，实现破碎兵马俑碎片在完整形态下的“秦代彩绘”虚拟复原，并给出实验验证指标。答案与解析：框架：a.碎片NeRF重建：采用MaskedNeRF，掩码由多视角语义分割网络得到，排除背景。b.完整形态模板：选取同坑完整俑CT数据，TSDF融合得高模。c.风格迁移：将碎片NeRF渲染的多视角RGB送入StyleGAN3，条件为“秦代彩绘”纹样参考图，使用CDC（CrossDomainCorrespondence）损失保持几何一致。d.反向投影：将风格化RGB再映射回NeRF颜色场，采用加权L2+感知损失微调。验证指标：①碎片边缘风格一致性：LPIPS≤0.08；②颜色考古可比性：与现存紫袍俑ΔE00≤3.5；③几何漂移：碎片与模板ICP误差≤1.2mm；④用户盲测：30位考古人员中≥80%认为“无明显违和”。38.阐述在AIGC文物数字化项目中，如何建立“伦理技术双轨审查”机制，并给出可落地的三道技术闸门。答案与解析：机制：1.伦理前置：由博物馆伦理委员会、传承人、法律专家组成，审查目的、受众、潜在文化误读风险。2.技术后置：由算法工程师、考古学家、计量专家组成，审查数据合规、模型可解释、结果可信度。三道技术闸门：闸1：数据溯源闸——使用区块链存证训练集版权与许可，未通过哈希校验的数据禁止入模。闸2：生成隔离闸——所有AIGC输出默认存入“灰区”，需经专家标注≥30%抽样验证后方可进入“白区”。闸3：可逆存储闸——采用HDF5+GitLFS，原始数据与生成数据分layer存储，MD5比对确保可撤回。六、综合设计题（25分）39.现有一件明代青花梅瓶，高38cm，口沿缺失3×2cm，腹部有10×8cm釉面剥落，瓶身裂纹总长52cm。请设计一套“AIGC+多模态数据”一体化修复方案，要求：1)列出所需数据采集设备与参数；2)给出算法流程图（文字描述即可）；3)提出3项可量化验收指标；4)说明如何确保“最小干预”与“可识别”原则；5)估算整体工期与成本（单位：万元，给出计算依据）。答案与解析：1)设备与参数：•结构光扫描仪（GOMATOS5）,0.2mm点距，蓝光460nm，用于高模；•高光谱成像仪（SpecimFX17），900–1700nm，2nm采样，用于青花钴料分布；•便携式XRF（BrukerTracer5），Mo靶，45kV，用于钴料Fe/Mn比；•微距摄影组，CanonR5+100mmmacro，偏振+交叉柔光，用于釉面纹理；•旋转台，重复定位误差≤0.05°，保证多模态对齐。2)算法流程：a.几何补全：采用3DTransformer，输入缺失口沿邻域点云，输出补全点云，Chamfer损失+表面法线一致性损失。b.纹样生成：以腹部完整缠枝莲为提示，使用LatentDiffusion模型，在UV空间生成缺失纹样，条件为XRF得到的钴料浓度图。c.裂纹修复：采用“裂纹优先”策略，先对裂纹区域进行物理粘结，再以0.3mm微喷釉填补，数字端仅记录不生成。d.多模态融合：将生成纹样反投影至高模UV，采用泊松融合消除接缝，最后输出带PBR材质的OBJ+8K贴图。3)验收指标：①几何误差：补全区域与对称侧ICP误差≤0.4mm；②青花色度：生成区域与完好区域ΔE00≤2.5；③钴料Fe/Mn比：误差≤5%，以XRF三点平均为基准。4)伦理原则：•最小干预：仅对缺失