基于InternLM大模型，RAG技术和扩散技术复兴文化遗产：结合历史文物与遗址修复与叙述的协同途径

[Loewen-Hob]

本项目旨在通过突破性地应用大型语言模型（LLM），检索增强生成（RAG）技术和人工智能扩散技术相结合，来推动文化遗产遗址的修复，并揭示沉睡于失落文明中的迷人叙事。通过协同部署微调和检索增强生成（RAG）技术，促进对历史文物与全球遗产的更深入理解。

方法论：

1. 数据采集和整理：我们将系统地收集和整理涵盖以下内容的全面数据集：

   • 数字化的历史文献和建筑描述。
   • 文化遗址和文物的高分辨率图像和 3D 扫描。
   • 考古发现及其相关数据。

2. LLM 训练和微调：

   • 沉浸于所选文化遗址或文物的 historical 历史 context 背景之中。
   • 掌握相关文明的风格细微差别和艺术特征。
   • 应用RAG提升模型分析、解读和重建文化遗址损坏或丢失部分的能力。该过程依赖于历史信息和实时用户输入，提供动态互动的修复体验。

3. 揭示过去：

   • **重建缺失或损坏的元素：**通过利用其对 historical 历史 context 背景和艺术风格的理解，LLM 将生成合理且美观一致的重建丢失组件。
   • **破译文物和文字：**深入探寻隐含的含义和象征意义，LLM 将揭示编织在文物和文字中的叙事，为了解过去文明及其习俗提供无价的见解。

4. 可视化技术：

   • 使用STABLE DIFFUSION等技术生成遗址的详细地图和视觉重建，以帮助修复和教育目的。
   • 生成引人入胜的叙事，利用人工智能扩散技术，LLM 将将重建的叙事转化为扣人心弦的漫画叙事，通过视觉生动的体验赋予过去以生命。

影响和意义：

• 保护濒危遗产：该项目为保护和修复脆弱的文化遗址和文物提供了前沿方法，确保其遗产跨越世代。
• 解锁被遗忘的叙事：通过破译历史遗迹，我们将照亮久远文明的声音和经历，丰富我们对人类历史和文化演变的集体理解。
• 促进公众参与：通过交互式可视化和身临其境的漫画叙事，我们弥合了学术界与更广泛公众的鸿沟，激发人们对共同文化遗产的更深刻的欣赏和责任感。

创新性：

该项目在社会影响深远且技术挑战性强的文化保护领域应用先进的计算技术。在语言模型中整合RAG用于修复和叙述目的是该领域的一种新颖方法。

难点：

项目面临理解复杂历史背景、解读精细描述以及生成准确、美观一致的重建和叙述的挑战。采用跨学科方法，结合技术和历史专业知识，是至关重要的。

技术挑战和伦理考量：

• 历史 context 背景解释：对于 LLM 而言，准确理解历史语言和文化参考的细微之处是一个重大挑战。
• 重建准确性和一致性：在保持历史忠实性的同时生成美观悦目且内部一致的输出，需要复杂的算法设计。
• 负责任的人工智能应用：在文化保护中使用人工智能需要仔细关注潜在的偏见，并保持对多元文化观点的敏感性。

该倡议标志着基于InternLM大模型，RAG技术和扩散技术来振兴和重塑文化遗产的革命性一步。
通过利用技术的力量来揭示过去的呢喃声，我们为一个未来铺平了道路，在那里失落的世界重新崛起，捕获想象力，丰富未来几代人的生活。

[hui1feng]

对项目很感兴趣，希望可以加入，来自7班

[hui1feng]

weixin:fh613218

[Loewen-Hob]

收到！ hui1feng ***@***.***> 于2024年1月25日周四 19:55写道：

…

weixin:fh613218 — Reply to this email directly, view it on GitHub <#437 (reply in thread)>, or unsubscribe <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/A6NTP6LMOEMXRF75FCME4HLYQJBZFAVCNFSM6AAAAABCDGOMBKVHI2DSMVQWIX3LMV43SRDJONRXK43TNFXW4Q3PNVWWK3TUHM4DENBUGI2DK> . You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>

[zouqunsheng]

请问如何加入项目？vx：zou19960829

[Loewen-Hob]

不好意思哈同学 这个项目没推进