Este artículo presenta un enfoque pionero para eliminar automáticamente los defectos de decoloración verdosa de fotografías autocromas digitalizadas. Para abordar los desafíos de la restauración de defectos como el desenfoque, los arañazos, la pérdida de color y la decoloración causados por el envejecimiento y el almacenamiento inadecuado en fotografías autocromas, presentamos un método para simular defectos con precisión y entrenar un modelo de IA generativa utilizando datos sintéticos y anotaciones de defectos de la realidad del terreno. En concreto, diseñamos una función de pérdida que considera los desequilibrios de color entre las regiones con y sin defectos, lo que permite una restauración eficiente y eficaz que reproduce con precisión los colores originales y minimiza el esfuerzo manual. Nos centramos en abordar defectos sistemáticos que son difíciles de restaurar con el software existente (p. ej., Adobe Photoshop).
