兰州大学学生创新创业：敦煌壁画风格迁移项目阶段性进展

在"中期检查1"的项目进展报告中，兰州大学的学生团队深入实施了一项创新计划，利用人工智能技术，特别是卷积神经网络（CNN），对敦煌数据库中的艺术作品进行深度学习和优化。他们的目标是将敦煌艺术风格与现代审美相结合，推动敦煌文化保护、发展和创新，同时促进中国传统文化的传承。 项目自2019年3月立项以来，在指导老师周庆国教授的指导下，团队成员投入了大量的时间和努力。初期阶段（4月到6月），团队主要专注于敦煌壁画和雕塑的数字化资料整理，对数万份壁画数据进行分类和标记，这些资料涵盖了隋唐、北魏、元朝、西夏等多个时期，涉及历史民俗和服饰等内容。高质量的数据标注对于提升算法的训练效果至关重要，团队通过卷积神经网络的无监督学习，对敦煌壁画进行了风格划分和标注。 在接下来的几个月（6月至8月），团队实现了初步的风格迁移代码开发，利用Python和Tensorflow框架进行。然而，由于敦煌壁画数据集庞大，常规PC机处理能力有限，他们采取了购买GPU或租赁云计算服务器（如Google Colab）的方式，以提升卷积神经网络的训练效率。这个阶段的成果为后续风格迁移技术的进一步优化奠定了基础。 尽管目前的风格迁移仅限于特定模特形象的转换，且不具有普适性，但团队意识到算法优化的重要性，致力于提升速度和适应性。未来，他们计划改进算法，开发桌面程序，以便更广泛地应用敦煌艺术风格的迁移，使更多人能够体验和欣赏这一结合传统与现代的创新成果。 通过这个项目的推进，学生们不仅锻炼了AI技术的实际应用能力，也深化了对敦煌艺术和数据库管理的理解，展示了跨学科合作的力量，为敦煌文化的传承和发扬做出了实质性的贡献。