建筑设计行业应用：通过DDColor还原古迹原貌辅助修缮工程

建筑设计行业应用：通过DDColor还原古迹原貌辅助修缮工程

在一次山西应县木塔的修缮前期调研中，团队翻出了上世纪50年代的一批黑白航拍照片。这些影像清晰记录了塔身结构，却无法回答一个关键问题：那些斑驳屋檐下，原本是何种彩画？朱红还是靛青？斗拱间的装饰纹样又该以什么色调复原？这类困境，在全国上千个文物修缮项目中反复上演。

传统做法依赖专家凭经验“猜颜色”——参考同时期建筑、查阅地方志中的只言片语，甚至借鉴壁画线索。这种方式不仅耗时耗力，还极易因主观判断产生偏差。直到近两年，一批AI图像着色工具开始进入文物保护领域，其中表现尤为突出的，是一款名为DDColor的深度学习模型，配合ComfyUI可视化平台，正悄然改变着古建修复的工作范式。

这并非简单的“给老照片上色”。真正的挑战在于：如何让机器理解清代官式建筑与江南民居的色彩逻辑差异？怎样避免把本该是灰瓦白墙的皖南宅院，错变成红砖绿窗的北方院落？DDColor的核心突破，正是在于它不再是一个通用着色器，而是专门针对建筑类图像进行了训练优化的专用模型。

它的底层架构基于改进的Swin Transformer，这种结构擅长捕捉长距离依赖关系——对建筑而言，意味着能识别出“屋脊—瓦片—墙体—台基”之间的层级关联。输入一张黑白照片后，模型首先提取多尺度空间特征，识别出柱子、檩条、雀替等构件；接着在Lab色彩空间中预测ab色度通道，亮度L由原图提供；最后通过注意力机制协调全局色彩分布，确保同一立面的颜色过渡自然，不会出现“左边朱漆右边蓝漆”的荒诞场景。

举个例子，在处理一张北京颐和园某殿的老照片时，系统自动为柱体赋予了接近正红的色调（#D42D2D），而梁枋部分则生成了典型的青绿叠晕效果。经考证，这一配色与清工部《工程做法则例》记载高度吻合。更令人惊喜的是，连屋檐下已模糊不清的旋子彩画轮廓，也被AI结合纹理特征合理补全，其用色规律与同期保存完好的彩画样本基本一致。

这一切的背后，是训练数据的选择智慧。研发团队并未使用海量网络图片进行泛化训练，而是精心构建了一个包含3万张标注历史建筑彩色图像的数据集，涵盖明清官式、岭南广府、闽南红砖厝等多种风格，并按地域和年代打上标签。这让模型学会了“条件反射”式的色彩推理：看到歇山顶+斗拱密布→优先调用北方官式调色板；识别出马头墙+小青瓦→激活徽派色彩模型。

但技术要落地，光有算法还不够。大多数建筑师并不熟悉Python或命令行操作，他们需要的是“上传—点击—出图”的极简流程。这时，ComfyUI的作用就凸显出来了。这个节点式图形界面，把复杂的AI推理过程封装成一个个可拖拽的模块。用户只需打开浏览器，加载预设的DDColor建筑黑白修复.json工作流，上传照片，点一下“运行”，几十秒后就能看到一张全彩复原图。

整个流程就像搭积木：
- 图像输入节点负责读取文件；
- 模型加载节点自动调用ddcolor_arch.pth专用权重；
- 参数控制滑块允许调节输出尺寸（建议960–1280）；
- 最终结果直接在面板上对比显示，支持放大查看瓦当细节。

# 示例：在ComfyUI自定义节点中加载DDColor模型 import comfy.utils import torch class DDColorLoader: @classmethod def INPUT_TYPES(s): return { "required": { "model_name": (["ddcolor_v2", "ddcolor_arch"], ), "size": (["960", "1280"], {"default": "1280"}) } } RETURN_TYPES = ("MODEL", "INT") FUNCTION = "load_model" CATEGORY = "image colorization" def load_model(self, model_name, size): model_path = f"models/{model_name}.pth" model = comfy.utils.load_torch_file(model_path) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) return (model, int(size))

这段代码看似简单，实则体现了“专业分工”的设计哲学：算法工程师写好模型逻辑并封装成节点，建筑师只需关心输入输出。更重要的是，这套系统支持持久化配置——一旦调试好适合本单位项目的参数组合，便可保存为标准工作流，在团队内部共享使用，彻底解决了过去“每人一套上色习惯”的协作难题。

实际部署时，许多设计院选择将其安装在本地服务器上。一位参与故宫某配殿修复的技术负责人提到：“我们不允许原始档案外传，所有处理必须在内网完成。”得益于ComfyUI的轻量化特性，整套系统可在一台配备RTX 3090的工作站上稳定运行，单张图像处理时间平均18秒，批量导入上百张老照片也不过一小时左右。

当然，AI输出从不意味着最终结论。经验丰富的修复师会将AI生成的色彩方案作为“假设提案”，再结合地仗层颜料检测、历史文献交叉验证来确认。比如在宁波保国寺的项目中，AI推测山墙应为白色，但现场勘察发现底层有多层不同颜色的涂料残留，最终判定现存白色为后期改动，原始应为赭石色调。这恰恰说明了人机协同的价值：AI拓展可能性边界，人类做终极判断。

值得强调的是，输入质量直接影响输出可靠性。扫描分辨率低于300dpi、存在严重划痕或曝光过度的照片，容易导致材质误判。例如风化严重的石雕可能被识别为木质构件，从而染上不该有的棕黄色。因此，最佳实践建议优先选用高质量数字化档案，并在预处理阶段进行适度去噪与对比度增强。

目前，该技术已在十余个省级以上文保单位试点应用，典型应用场景包括：
-修缮方案比选：快速生成多种历史时期可能的外观渲染图，供专家论证；
-施工交底可视化：将AI复原图嵌入BIM模型，帮助工人理解原始构造；
-公众展示素材生成：用于博物馆数字展陈、纪录片制作等传播场景。

未来的发展方向也逐渐清晰。一方面，模型正在向“时空双维度”进化——不仅能推断颜色，还能根据建筑年代自动匹配相应工艺特征；另一方面，系统正尝试接入GIS数据库，实现“输入坐标→推荐区域典型色彩风格”的智能辅助决策。

可以预见，随着更多高精度历史影像被数字化归档，这类AI工具的准确性将持续提升。它们不会取代专家的经验与直觉，但无疑将成为不可或缺的“数字助手”，让沉睡百年的建筑记忆，在科学与技术的共同守护下重焕光彩。