基于知识图谱的扩散算法：用于实现文化遗产模式的现代化转化与动态呈现

《Scientific Reports》：Knowledge-graph-guided diffusion for culturally authentic modernization and animation of heritage patterns

　　

摘要

文化遗产的保护在将历史图案转化为可动画的数字媒体时，需要在对传统真实性和现代商业价值之间进行关键的权衡。本文提出了一个统一的框架，该框架结合了文化语义编码、由知识图谱引导的扩散模型以及多视图动画合成技术，旨在在保留文化真实性的同时实现传统图案的现代化。该框架包含一个包含487个文化概念和1243个语义关系的知识图谱，用于指导扩散生成过程。通过对10,010个具有不同文化背景的图案进行综合实验，获得了24.3的Fréchet Inception Distance评分，相比现有的最先进方法提高了7.6%；同时，文化语义相似性评分达到了0.85，比现有方法高出18.1%。50位文化专家的评估表明，该框架在5分制下的文化保真度得分为4.6±0.3。跨文化分析显示，该框架在中国、波斯和伊斯兰传统方面的表现优异，文化语义相似性评分在0.82至0.87之间。该框架能够在多种硬件平台上成功运行，在移动设备上实现模型压缩10倍，且质量损失微乎其微。这些结果为基于文化遗产的生成系统建立了系统化的方法，证明了明确的文化约束能够提升创作成果，并使得尊重传统艺术表达的商业应用成为可能。