古画数字化复原与动态呈现一直是文化遗产保护领域的难题：千百年岁月侵蚀导致颜料层剥落、笔触细节漫漶不清，加之画作本身难以承载历史场景的时序演变信息，使得复原工作长期依赖人工经验，不仅耗时费力，且难以精准数字化还原历史风貌。

中国科学院宁波材料技术与工程研究所计算机视觉技术团队，长期致力于多模态大模型在文化遗产数字化保护与活化的前沿研究。近期，团队提出基于自研“墨韵”多模态大模型（MoYun-MM）的 AI 古画复原方法。该方法突破了单一视觉模态的限制，深度融合古画图像、相关历史文献、地理信息及艺术风格知识，首创基于扩散模型的细节引导式渐进修复技术，在极高保真度前提下AI修复古画的褪色与破损区域，并依据历史考据智能推断、生成古画场景的动态演变过程。受宁波市文旅局交流推广部门邀请，团队成员张晓露、许根、董嘉衍、王益杰将此项技术成功应用于古画《唐山胜景画稿》，实现了高精度、流畅自然的动态复原，生动再现了历史场景的时空变迁与人文风貌。

2025年7月14日，在日本大阪世博会中国馆“浙江周”上，展示了基于“MoYun-MM”大模型复原的动态版《唐山胜景画稿》。这一场景获得了中央电视台中文国际频道（CCTV-4）、浙江在线、宁波发布等多家媒体的广泛报道。

该项目获得了宁波市“科创甬江2035“关键技术突破计划（2024Z120，2025Z053）等的支持。

AI动态重现《唐山胜景画稿》获CCTV-4报道