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      iPhone 11 Pro 一秒生成3D全息圖是如何做到的?

         2021-04-08 中國全息網(wǎng)6880
      導(dǎo)讀

      原標(biāo)題:iPhone 11 Pro 一秒生成3D全息圖 MIT是如何做到的?來源:雷鋒網(wǎng)幾個月前,顯示屏霸主三星聯(lián)合首爾大學(xué),設(shè)計出了一款超薄交互式全息顯示屏。只要按方向鍵,屏幕上的海龜立即就朝特定方向游起來了。三星表示,這款顯示屏可以從多個角度提供高分辨率的、真實度極高的 3D 視頻,有朝一日還會集成到手機。本以為這已經(jīng)

      原標(biāo)題:iPhone 11 Pro 一秒生成3D全息圖 MIT是如何做到的?    來源:雷鋒網(wǎng)

      幾個月前,顯示屏霸主三星聯(lián)合首爾大學(xué),設(shè)計出了一款超薄交互式全息顯示屏。只要按方向鍵,屏幕上的海龜立即就朝特定方向游起來了。三星表示,這款顯示屏可以從多個角度提供高分辨率的、真實度極高的 3D 視頻,有朝一日還會集成到手機。

      本以為這已經(jīng)夠硬核了,沒想到的是,在索尼爸爸的支(資)持下,MIT 的一組研究人員宣稱已經(jīng)用手機生成了 3D 全息圖!

      想要對一張圖片上的任意物體進行對焦,只需短短幾毫秒。

      2021 年 3 月 10 日,相關(guān)研究成果發(fā)表于 Nature,題為 Towards real-time photorealistic 3D holography with deep neural networks(利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)逼真的實時三維全息)。

      何謂“全息”?

      首先來了解一下所謂的“全息”。

      本質(zhì)上,全息投影是一種 3D 技術(shù),英文名稱為 Holographic Projection,其中 holo 源于希臘語,意為“完全的信息”。

      “完全的信息”要傳遞,需要下面這兩步:

      其原理可以這樣簡單理解:全息圖的每個像素上散射了光波,這些光波相互作用,就能產(chǎn)生一種深度上的錯覺,呈現(xiàn)出一種立體感。

      基于此,全息投影又稱虛擬成像。

      正如 IEEE Spectrum 所說:

      值得一提的是,人們在觀看 3D 全息圖像時不會覺得眼睛疲勞,這與傳統(tǒng)的 3D 顯示(使用 2D 圖像產(chǎn)生深度錯覺)不同。

      彩色 3D 全息圖實時生成

      即便三星已經(jīng)設(shè)計出了全息顯示屏,使得全息投影技術(shù)在硬件上有了重要突破,但不可否認(rèn),要在電子設(shè)備上顯示全息數(shù)據(jù),仍是一項重大挑戰(zhàn)。



      IEEE Spectrum 表示,每個全息圖都意味著編碼大量的數(shù)據(jù),只有這樣才能打造出深度錯覺。因此,生成全息視頻通常需要一臺超算的算力。

      此前就有科研團隊嘗試過一些解決策略,希望減少所需的計算量,例如用簡單的查找表取代復(fù)雜的物理模擬——然而,這往往以犧牲圖像質(zhì)量為代價。

      而 MIT 的思路則是設(shè)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      具體來講,他們打造了一種基于深度學(xué)習(xí)的 CGH(computer-generated holography,計算機生成全息術(shù),可通過對衍射和干涉的數(shù)值模擬實現(xiàn)高空間角度分辨率的三維投影)管道,該管道能夠從單一 RGB(注:工業(yè)界的一種顏色標(biāo)準(zhǔn),通過對紅(R)、綠(G)、藍(B)三色通道的變化及其相互間的疊加來得到各式各樣的顏色)深度圖像實時合成逼真的彩色 3D 全息圖。

      研究團隊使用了一系列可訓(xùn)練的張量來模擬人類處理視覺信息的過程,建立了一個包含著 4000 對(每一對都是一張 RGB 深度照片及其對應(yīng)的 3D 全息圖,如下圖所示)計算機生成圖像的數(shù)據(jù)庫。



      最終,研究團隊做到了在短短幾毫秒內(nèi)就能創(chuàng)建出無斑點、自然、高分辨率的 3D 全息圖。

      據(jù)了解,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)存不到 620 KB,能保證單個消費級圖形處理單元平均每秒生成 60 幅分辨率 1920 × 1080 的全息圖。

      利用低功耗的人工智能加速芯片,該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在移動設(shè)備和邊界設(shè)備(在谷歌 edge TPU 上每秒生成 2 張全息圖)上交互運行。

      MIT 的方法究竟有何重要意義,其實可以通過下面這個比喻來理解:

      計算機生成全息圖的過程就像是在切蛋糕。

      使用查找表生成全息圖,就像是在切蛋糕之前標(biāo)記每塊蛋糕的邊界一樣。使用物理模擬來計算空間中每個點的外觀,類似于用 8 次精確切割切出 8 塊蛋糕。盡管通過省掉計算切割位置的步驟可以省一些時間,但這依然是個耗時的大工程。而 MIT 利用深度學(xué)習(xí),本質(zhì)上實現(xiàn)了用 3 次精確切割就將蛋糕切成 8 塊。

      未來,研究團隊或許還將增添眼動追蹤技術(shù)加快系統(tǒng)運行速度,這項成果后續(xù)也將在 VR、AR 耳機等領(lǐng)域中得到應(yīng)用。

      關(guān)于作者

      該論文來自 MIT 計算機科學(xué)與人工智能實驗室(CSAIL)& 電子工程與計算機科學(xué)系,通訊作者為 Liang Shi 和 Wojciech Matusik。

      雷鋒網(wǎng)注意到,Wojciech Matusik 為 MIT CSAIL & 電子工程與計算機科學(xué)系教授。

      Wojciech Matusik 教授主要研究領(lǐng)域為計算機圖形學(xué)、計算設(shè)計和制造。他于 1997 年獲加州大學(xué)伯克利分校 EECS(電子工程與計算機科學(xué))學(xué)士學(xué)位,于 2001 年獲 MIT EECS 碩士學(xué)位,于 2013 年獲 MIT 計算機圖形學(xué)博士學(xué)位。

      對于上述研究,Wojciech Matusik 教授表示:

      另外論文一作為 Liang Shi(史亮)。



      他是由 Wojciech Matusik 教授指導(dǎo)的一名在讀博士生,2014 年于北京航空航天大學(xué)獲得光電子工程學(xué)士學(xué)位,2016 年于斯坦福大學(xué)獲得電子工程碩士學(xué)位,主要研究領(lǐng)域包括 VR/AR、計算攝影/顯示/制作、機器學(xué)習(xí)和計算機圖形學(xué)。


       
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