近日，我校传媒与艺术学院张顺峰老师团队以无锡学院为第一单位，在Nature集团旗下权威期刊《npj Heritage Science》发表题为“High-fidelity 3D Buddhist sculpture reconstruction from single images using domain-adaptive diffusion”的研究论文（原文链接：https://doi.org/10.1038/s40494-025-02257-x）。该成果的发表，实现了传媒与艺术学院在高水平科研领域的重大突破。
在数字遗产保护领域，如何依托有限的历史影像资料精准复原珍贵文物，一直是行业内极具挑战性的研究课题。针对佛教造像这一特定且结构复杂的文化遗产对象，张顺峰团队成功研发一套全新深度学习框架，首次实现仅凭单张2D图像即可快速生成高保真3D模型。该技术不仅打破了传统摄影测量法对多视角影像数据的依赖，更在文物几何结构还原精度与纹理细节呈现度上实现显著提升，展现出优异的应用性能。
研究团队提出一种基于单张二维图像的佛教雕塑高保真三维重建新框架（如图2所示）。团队通过对特定领域数据的深度挖掘与模型微调，构建了包含不同类别佛教造像的专用数据集；通过改进Stable Diffusion架构，利用ControlNet技术对输入图像进行精确的姿态与边缘控制，并在技术流程中巧妙嵌入了Real-ESRGAN超分辨率模块高幅提升图像分辨率。尤为关键的是，团队创新“即时一致网格重建”（ISOMER）算法，引入“显式目标”（Explicit Target）优化策略，配合可微渲染技术与扩展正则化方法，有效避免了传统体素方法带来的“块状”伪影，创造性解决造像几何模糊与表面细节丢失问题。实验数据结果表明，该框架在Chamfer Distance这一关键几何指标上降低了7.1%，且综合评价指标F-Score提升了2.2%，显著提升了复杂雕塑细节和图像元素的精度和文化真实性，为数字文化遗产保护领域的技术升级与应用拓展提供了重要支撑。
论文发表信息
单图像三维重建流程
（传媒与艺术学院/文、图：张顺峰；审核：郭新宇；编辑：谢抒辰）
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