FORMATION OF THE VISUAL IMAGE OF HISTORICAL FIGURES USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE: ANALYSIS OF PORTRAITS OF GRAND DUKE OF LITHUANIA VYTAUTAS
DOI:
https://doi.org/10.32782/uad.2026.3.36Keywords:
generative models, digital iconography, historical visualization, digital painting, portraitAbstract
The rapid development of generative artificial intelligence technologies has significantly expanded the possibilities for creating visual content, including images of historical figures. Such technologies are increasingly used in scientific, educational, and cultural contexts for the visualization of the historical past. This issue becomes particularly relevant in cases where reliable portrait images of historical figures are absent or extremely limited. One such figure is Grand Duke of Lithuania Vytautas, whose physical appearance has no confirmed portrait reconstruction. The purpose of this study is to analyze the features of visual image formation of historical figures in generative artificial intelligence systems, to assess the correspondence of such images to historical sources, and to identify the possibilities and limitations of using artificial intelligence for the digital reconstruction of historical personalities. The methodological framework of the research combines methods of image generation using various artificial intelligence platforms, comparative analysis of the obtained portraits, and visual and stylistic analysis of the generated images. Several generative artificial intelligence systems were used in the study, including ChatGPT, AI Image Creator Fotor, Leonardo AI, ImagineArt, and ImgIt. The results of the study demonstrate that regardless of the artificial intelligence system used, a similar structure of the visual representation of the historical figure is formed, including typical anthropomorphic features and symbolic attributes of power. In most cases, the generated portraits reproduce the image of a mature ruler with a beard, long hair, and elements of military or princely attire. This repetition of characteristics indicates the formation of a generalized visual archetype of a medieval ruler based on widespread cultural perceptions and artistic traditions rather than on reliable historical sources. The obtained results confirm that generative artificial intelligence systems are capable of producing diverse stylistic versions of images of historical figures. However, such images remain conditional representations and reflect an algorithmic interpretation of generalized visual models
References
Єфремова О. Використання сервісу ШІ RunwayML для створення візуалізації даних. Вісник Дніпровської академії неперервної освіти. Серія: Філософія. Педагогіка. 2024. Т. 1. № 1. С. 142–149. DOI: https://doi.org/10.54891/2786-7013-2024-1-16.
Казаков Г., Точиліна І. Використання Chat GPT у викладанні історії в закладах середньої освіти: погляд вчителя. Гуманітарні студії: історія та педагогіка. 2024. № 1(7). С. 42–51. URL: http://gsip.wunu.edu.ua/index.php/gsipua/article/view/193 (дата звернення: 10.03.2026).
Копилов С., Пігович І. Штучний інтелект у системі вищої історичної освіти: підходи, проблеми та перспективи. Педагогічні науки: теорія, історія, інноваційні технології. 2025. № 1(141). С. 268–284. DOI: https://doi.org/10.24139/2312-5993/2025.01/268-284.
Литвиненко В.Ю. Використання студентами філологічних спеціальностей ШІ у виконанні індивідуальних завдань: проблеми та перспективи. Вісник науки та освіти. 2025. № 3(33). С. 395–403. DOI: https://doi.org/10.52058/2786-6165-2025-3(33)-395-403.
Менжулін В. З досвіду використання штучного інтелекту істориком філософії: галюцинації та булшит, креативність та адаптивність. Sententiae. 2025. Т. 44. № 3. С. 176–200. DOI: https://doi.org/10.31649/sent44.03.176.
Рудянин І. Штучний інтелект як інструмент персоналізації навчання історії у ЗВО. Актуальні питання гуманітарних наук. 2025. Вип. 92. Т. 2. С. 51–55. DOI: https://doi.org/10.24919/2308-4863/92-2-7.
Терещенко Ю. Великий князь литовський Вітовт. Історія і Я. 2019. № 67–68. URL: https://day.kyiv.ua/article/istoriya-i-ya/velykyy-knyaz-lytovskyy-vitovt (дата звернення: 10.03.2026).
Шабульдо Ф.М. Вітовт (Вітаутас). Енциклопедія історії України. Т. 1. А–В. Редкол. В. А. Смолій та ін. НАН України. Інститут історії України. Київ. Наукова думка. 2003. 688 с. URL: http://www.history.org. ua/?termin=Vitovt (дата звернення: 10.03.2026).
Al-Ghamdi S.M., Yusuf N. Digital heritage and fashion: preserving cultural identity through AI and virtual archives. Digital Scholarship in the Humanities. 2026. DOI: https://doi.org/10.1093/llc/fqag008.
Arzomand K., Rustell M., Kalganova T. From ruins to reconstruction: Harnessing text-to-image AI for restoring historical architectures. Challenge Journal of Structural Mechanics. 2024. Vol. 10, № 2. P. 69–85. DOI: https://doi.org/10.20528/cjsmec.2024.02.004.
Li X., Lin J., Zhang X. Dynamic Transmission and Innovative Transformation of Cultural Heritage: Generative Artificial Intelligence Practices Based on Cultural Cognitive Models. Applied Sciences. 2025. Vol. 15, № 23. Art. 12651. DOI: https://doi.org/10.3390/app152312651.
Münster S., Maiwald F., di Lenardo I., Henriksson J., Isaac A., Graf M.M., Beck C., Oomen J. Artificial Intelligence for Digital Heritage Innovation: Setting up a R&D Agenda for Europe. Heritage. 2024. Vol. 7, № 2. P. 794–816. DOI: https://doi.org/10.3390/heritage7020038.
Schauer S., Simbeck K. Conceptual Implementation of a Digital Cultural Heritage Application using Generative AI. Proceedings of the 21st International Conference on Culture and Computer Science: from Humanism to Digital Humanities (KUI ’24). New York. Association for Computing Machinery. 2025. Article 10. P. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1145/3719236.3719242.
Stjernholm E., Eriksson M., Mohammadi Norén F. On the Historical Gaze of Generative AI: Visions of Scandinavia in Stable Diffusion. Scandinavian Journal of History. 2025. Vol. 50, № 4. P. 458–488. DOI: https://doi.org/10.1080/03468755.2025.2511644
Talebhaghighi F. Towards Archival Engagement With AI: An exploratory study using historical photographs. Research Square. 2026. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-8615665/v1.
Xu J., Yan L., Zhang R. et al. A review of the development and application of generative technology in digital museums. Heritage Science. 2025. Vol. 13. Art. 589. DOI: https://doi.org/10.1038/s40494-025-02164-1.
