半透明壁画修复不再只分“坏与不坏”：连续病害强度让PSNR再涨3.27 dB
核心概要
敦煌壁画的褪色、污渍、水渍等半透明病害往往仍保留部分颜料与轮廓，而常用的二值掩膜只标出受损范围，无法描述同一区域内连续变化的病害强度。SC-PAD先从退化图像和粗掩膜估计连续的终端病害强度场，再把共享的扩散进度按像素重参数化为局部修复进度，并用满足端点一致与单调性的动态Alpha状态控制图像空间残差的激活。在敦煌壁画数据集固定的100张测试图上，用预测的软Alpha替换二值掩膜使PSNR从27.3421 dB升到30.6122 dB，但换成真值Alpha还能再升3.2539 dB，说明病害强度估计仍是瓶颈。
深度剖析
半透明壁画修复的输入从“哪里坏了”的二值掩膜，扩展为每个像素一个连续病害强度值，修复网络据此区分同一受损区域内轻重不同的位置。 此前的壁画扩散修复多把病害当作缺失区域补全，二值掩膜只给出受损支撑，不编码区域内部连续变化的强度。 在敦煌壁画数据集固定的100张测试图上，保持异步修复结构不变，仅把二值掩膜换成预测的软Alpha，PSNR由27.3421 dB升至30.6122 dB，SSIM由0.8740升至0.9253，LPIPS由0.1151降至0.0712。
扩散过程不再让整幅图共用同一个时间进度，而是每个像素拥有自己的局部修复进度，同时保留共同的起点和终点。 标准扩散模型给整幅图像分配共享的时间步，空间上不同的修复动态只能由网络特征隐式承担。 在轨迹敏感性实验中，异步局部时间在线性与组合一致两种Alpha状态下都带来改善：线性状态下PSNR由30.6401 dB升至31.1265 dB，组合一致状态下由29.1956 dB升至31.5152 dB。
病害强度先由退化图像和粗掩膜估计，再经有界修正得到，避免个别像素出现孤立的高强度响应。 粗估计只给出近似强度，平均回归损失容易被大量容易像素主导，掩盖少量大的局部误差。 修正分支以残差logit形式工作，输出为零时精确回到粗估计，经sigmoid后强度被限制在0到1之间；训练中另加最大误差尾部项、单侧正误差惩罚和邻域尖峰惩罚。
局部进度被映射为受终端强度约束的动态Alpha状态，用来逐步激活图像空间残差，使中间状态落在同一条半透明退化轨迹上。 局部进度只说明各位置的相对修复程度，并不直接给出对应的中间退化状态。 该状态满足起点为0、终点等于终端强度、随时间单调，并遵循Alpha合成律；在弱退化下它的一阶近似就是线性规则，非线性修正随强度增大而明显。
启示与展望
实验在敦煌壁画数据集上进行，采用400张训练图像和100张测试图像的固定划分，退化由真实病害斑块及其透明度图与完整壁画混合合成，覆盖盐结晶、变色、开裂、褪色、脱落、虫害、霉变、划痕、烟尘沉积和水渍十类。对比对象为IR-SDE、StrDiffusion、RDDM、LRDiff和PGRDiff等扩散修复方法，其中PGRDiff是退化设定最接近的基线。评价指标为PSNR、SSIM和LPIPS，FID因在主结果表中报告不一致而未纳入。方法面向半透明、仍保留部分颜料与轮廓的病害，不构成对材料劣化或化学反应的完整物理模型。
预测强度与真值强度之间仍有明显差距，用真值Alpha时PSNR比预测Alpha高3.2539 dB，说明强度估计是当前性能的重要瓶颈。组合一致的Alpha状态并未在所有时间设定下都优于线性状态，其独立性能贡献还需在统一训练协议下评估。细线、密集纹理和严重退化区域仍会出现边缘锐度下降、纹理位移或局部对比度差异，LPIPS也高于PGRDiff。作者提出后续将扩展到更多地点、材料和病害类型，并研究强度估计的域泛化与不确定性。