如何數位保存沈繡

 

美麗的沈繡。圖片來源：Sci. Rep.

聽過沈繡嗎？沈繡是中國著名的刺繡藝術形式之一，屬於蘇州刺繡（蘇繡）的四大類型之一。它以其精細的工藝和獨特的藝術風格而聞名，是中國傳統手工藝的重要組成部分。

沈繡具有精細度高、色彩豐富、圖案多樣的特點，它的針法非常細密，能夠在極小的範圍內展現極高的細節，這使得完成的作品既精緻又具有很高的觀賞性；由於使用的色彩範圍廣泛，因此能夠精確地表現不同色彩的過渡，使繡品色彩層次分明，生動自然。

而且，沈繡的圖案多取材於自然風景、人物肖像、花鳥昆蟲等，並且注重圖案的生動表達和藝術造型。另外，沈繡不僅結合了傳統蘇繡的技法，還融入了西洋畫的透視和陰影處理技巧，使得作品既有東方的優雅，又不失西方的立體感。

沈繡的名稱來自於沈壽（Shen Shou），她是晚清和民國時期的著名刺繡藝術家，對蘇繡的發展有極大的貢獻。沈壽受過正規的繪畫教育，她將西洋的繪畫技巧融入傳統的刺繡中，創造出一種新的刺繡風格，這種風格後來被稱為「沈繡」。她的作品在國內外展覽中多次獲獎，被譽為“中國刺繡的革新者”。

沈繡在2008年入選中國非物質文化遺產，代表了中國刺繡技藝的高水平和深厚的文化內涵。但是，與所有的藝術品一樣，沈繡作品也會隨著年深日久逐漸失去光彩，而繁複多樣的針法更是讓有志學習者不易得窺堂奧。

最近的一個研究嘗試著應用現代科技來更好地保護和傳承這種珍貴的手工藝。研究團隊使用了卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）來保存沈繡作品。

為什麼選用卷積神經網絡呢？卷積神經網絡是一種深度學習架構，它特別適合處理如圖像這類具有格狀拓撲結構的數據。它先捕捉圖像的基本特徵，如線條、邊緣和角落；然後縮小圖像的尺寸，同時保留重要特徵；接著對卷積層的輸出進行處理，目的是增加非線性，使得網絡可以學習更複雜的圖像特徵；最後將這些特徵組合起來，以進行最終的分類。我們生活中的自動駕駛、醫療影像分析、安全監控、以及手機的刷臉，都少不了它。

研究團隊使用MobileNet V1網絡來做這件事，他們嘗試著把來自江蘇南通沈繡博物館的沈繡圖片，用這個技術保存起來。

結果發現，改良後的MobileNet V1在沈繡圖像的識別上達到了98.45%的精確度，比原始模型提高了2.3%。這個研究不僅顯示了深度學習技術在文化遺產保護領域的應用潛力，也為其他相關領域提供了新的技術路徑和思路。透過數位保存，不僅可以讓藝術作品歷久彌新，對教學與研究也有很大的幫助！

參考文獻：

Zhu, J., Zhu, C. Research on the innovative application of Shen Embroidery cultural heritage based on convolutional neural network. Sci Rep 14, 9574 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-60121-7