全息顯示擁有的直視顯示能力炎滞，適用于AR/VR應用(對于直視顯示，全息支持AR/VR系統(tǒng)無眼鏡三維顯示模式册赛。二維和三維全息有優(yōu)化focus cues钠导、vision correction、設備外形尺寸森瘪、圖像分辨率牡属、亮度、動態(tài)圖像扼睬、eyebox steering capabilities的潛力)逮栅。然而，計算機生成全息(computer-generated holography, CGH)的一個主要挑戰(zhàn)在于算法運行時間和可獲得圖像質量之間的權衡窗宇，這使得快速合成高質量全息圖像在目前來講還難以實現措伐。除此之外，大多數全息顯示的圖像質量差军俊，還在于顯示的實際光波傳輸與仿真模型之間存在失配問題。
神經全息粪躬，使用相機在環(huán)訓練
技術背景：
全息顯示擁有的直視顯示能力，適用于AR/VR應用(對于直視顯示镰官，全息支持AR/VR系統(tǒng)無眼鏡三維顯示模式提前。二維和三維全息有優(yōu)化focus cues、vision correction朋魔、設備外形尺寸岖研、圖像分辨率、亮度、動態(tài)圖像孙援、eyebox steering capabilities的潛力)害淤。然而拓售，計算機生成全息(computer-generated holography, CGH)的一個主要挑戰(zhàn)在于算法運行時間和可獲得圖像質量之間的權衡窥摄，這使得快速合成高質量全息圖像在目前來講還難以實現。除此之外础淤，大多數全息顯示的圖像質量差崭放，還在于顯示的實際光波傳輸與仿真模型之間存在失配問題。
技術要點：
基于此鸽凶，斯坦福大學的Yifan Peng(一作)和Gordon Wetzstein(通訊)等提出了一種新的CGH框架，能產生前所未有的圖像保真度和實時幀率玻侥。這個框架包含了：相機在環(huán)優(yōu)化策略(直接優(yōu)化或訓練一個可解釋的光波傳輸模型來生成全息圖)决摧、神經網絡架構(第1個能實時生成1080p全彩高質量全息圖像的CGH算法)。
(1)全息顯示(所用空間光調制器為相位型SLM)
由相干光源產生的復值波場usrc(這個源場可以是平面波or球面波or高斯光束)入射到相位型SLM上凑兰，源場的相位以每SLM像素的方式延遲相位?掌桩，場繼續(xù)在自由空間或穿過某些光學元件傳播到目標平面。用戶或探測器可以在目標平面觀察到場的強度姑食。由SLM傳輸到目標平面的數學模型可以表示為：
?就是需要求解值，可以用常用的相位復原法(如GS音半，Fienup法等)求解则拷，也可以看作為一個優(yōu)化問題求解：
缺點：這里的仿真數學模型
與真實的光波傳播模型
并不完全一致，因此耗溜，即使使用了Adam也會讓全息圖像質量存在不佳的問題组力，因而提出下述相機在環(huán)策略。
(2)使用光波傳播的相機在環(huán)相位優(yōu)化
進行前向傳播燎字，然后求其梯度用于誤差反向傳播腥椒，這是不可能的，但是可以近似為：
滨砍。計算
需要先將?(k?1)送入
，然后同時將它顯示在SLM上妖异，通過相機采集到|f(?(k?1))|2惋戏，autodiff追蹤
的梯度。使用梯度下降solver進行迭代求解：
和
很接近，但是相機在環(huán)在前向傳播和誤差反向傳播都包含了
棕孙，近似程度要更高龄句。
神經全息，使用相機在環(huán)訓練
引入HoLoNet神經網絡架構导盅，以實時幀率獲得高質量的二維全息圖合成较幌。其損失函數為：
實驗結果：
多種CGH算法對比
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