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Enregistrement W4413682358 · doi:10.1145/3743679

MuralAgent: Enhancing Ancient Mural Outpainting with RAG-Based Texts and Multimodal Integration

2025· article· en· W4413682358 sur OpenAlexaff
Zishan Xu, Xiaofeng Zhang, Wei Chen, Jueting Liu, Tingting Xu, Zehua Wang, Abdulmotaleb El Saddik

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHandwritten Text Recognition Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMuralComputer scienceHuman–computer interactionComputer graphics (images)Visual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of the digital age, utilizing cutting-edge technology for the digitization and creative expansion of ancient murals is crucial, aimed at preserving and passing on cultural heritage. Existing image outpainting techniques suffer from a lack of semantic guidance. This article introduces MuralAgent, a multimodal model based on Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology. It precisely extracts key information from mural images and integrates it with a constructed ancient texts knowledge base to ensure the cultural and semantic consistency of the expanded images. Moreover, fine-tuning the Stable Diffusion model ensures the fidelity of the generated image styles. Specifically, this study involves constructing an ancient texts knowledge base for accurate matching, designing specific prompts for GPT-4V(ision) to extract key information, and innovatively expanding artworks through Stable Diffusion, providing a novel way for the public to reinterpret ancient murals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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