基于AIGC的中国古代书院建筑与景观数字重建方法研究

《Buildings》:AIGC-Driven Image Twin Generation and Evaluation for the Spatial Reconstruction of Ancient Academies: A Case Study of Classical Academy Imagery of Hunan Province

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月19日 来源:Buildings 3.4

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古代建筑与景观的数字重建已成为当前研究的热点话题。现有研究主要集中于考古遗址或损毁历史建筑的三维重建,而对于古籍中记载的建筑图像的有效复原或翻译方法仍显不足。本文以中国独具特色的教育建筑遗产——古代书院为案例研究,提出了三种中国AIGC方法:TI(图像到图像)、TLTI(图像到线描再到图像)和TPTI(图像到提示词再到图像)。这些方法采用中国湖南省地方志中选取的书院图像,并结合文本提示,重建中国古代书院的建筑与景观。研究结果表明,在中华文化语境下,AIGC具有支持专家主导的历史文献景观与建筑图像重建的潜力,使传统上依赖于文本解读的技术史和艺术史中的建筑发展历史得以可视化。本研究为遗产科学与技术史和艺术史的融合提供了新颖的方法论,通过人工智能激活非西方语境下的文化遗产,并分析了人工智能模型所提出的评估挑战。
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