神經全息，使用相機在環訓練

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神經全息，使用相機在環訓練

技術背景：

全息顯示擁有的直視顯示能力，適用於(yu) AR/VR国产成人在线观看免费网站(對於(yu) 直視顯示，全息支持AR/VR係統無眼鏡三維顯示模式。二維和三維全息有優(you) 化focus cues、vision correction、設備外形尺寸、圖像分辨率、亮度、動態圖像、eyebox steering capabilities的潛力)。然而，計算機生成全息(computer-generated holography, CGH)的一個(ge) 主要挑戰在於(yu) 算法運行時間和可獲得圖像質量之間的權衡，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，大多數全息顯示的圖像質量差，還在於(yu) 顯示的實際光波傳(chuan) 輸與(yu) 仿真模型之間存在失配問題。

技術要點：

基於(yu) 此，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(chan) 生前所未有的圖像保真度和實時幀率。這個(ge) 框架包含了：相機在環優(you) 化策略(直接優(you) 化或訓練一個(ge) 可解釋的光波傳(chuan) 輸模型來生成全息圖)、神經網絡架構(第1個(ge) 能實時生成1080p全彩高質量全息圖像的CGH算法)。

(1)全息顯示(所用空間光調製器為(wei) 相位型SLM)

由相幹光源產(chan) 生的複值波場usrc(這個(ge) 源場可以是平麵波or球麵波or高斯光束)入射到相位型SLM上，源場的相位以每SLM像素的方式延遲相位ϕ，場繼續在自由空間或穿過某些光學元件傳(chuan) 播到目標平麵。用戶或探測器可以在目標平麵觀察到場的強度。由SLM傳(chuan) 輸到目標平麵的數學模型可以表示為(wei) ：

ϕ就是需要求解值，可以用常用的相位複原法(如GS，Fienup法等)求解，也可以看作為(wei) 一個(ge) 優(you) 化問題求解：

s是一個固定的或學習的scale factor。相位複原是找到一個相位函數ϕ，而(2)是一個非凸優化問題，具有無窮解，CGH可以選擇無窮解中的任何一個，因為它們都可以在目標平麵上產生相同的強度。作者發現求解(2)用Adam可以獲得好得圖像質量。

缺點：這裏的仿真數學模型與(yu) 真實的光波傳(chuan) 播模型並不完全一致，因此，即使使用了Adam也會(hui) 讓全息圖像質量存在不佳的問題，因而提出下述相機在環策略。

(2)使用光波傳(chuan) 播的相機在環相位優(you) 化

設想直接用進行前向傳播，然後求其梯度用於誤差反向傳播，這是不可能的，但是可以近似為：

啟用PyTorch的autodiff，將相機采集到的圖像送入損失函數，可以計算出。計算需要先將ϕ^(k−1)送入，然後同時將它顯示在SLM上，通過相機采集到|f(ϕ^(k−1))|²，autodiff追蹤的梯度。使用梯度下降solver進行迭代求解：

式(3)和(4)就是相機在環全息圖優化，傳統的相位複原方法認為和很接近，但是相機在環在前向傳播和誤差反向傳播都包含了，近似程度要更高。

缺點：隻使用相機在環優化，對於每一個目標圖像都需要校正一次，每一次校正優化都需要幾分鍾。

(3)使用相機在環模型訓練的全息圖合成

將優化分成訓練和推測，訓練階段需要相機在環，推測階段可以不需要相機合成任意全息圖。所要解決的優化問題變為：

其中波傳播模型成為一個參數化的模型，將光源、係統的光學像差、SLM的相位非線性、以及SLM不完美的衍射效率產生的非衍射光考慮在內，形式為：

缺點：相比單張圖像的相機在環校正，圖像質量有所下降

神經全息，使用相機在環訓練

引入HoLoNet神經網絡架構，以實時幀率獲得高質量的二維全息圖合成。其損失函數為(wei) ：

實驗結果：

多種CGH算法對比

參考文獻：Yifan Peng, Suyeon Choi, Nitish Padmanaban, and Gordon Wetzstein. 2020. Neural holography with camera-in-the-loop training. ACM Trans. Graph. 39, 6, Article 185 (December 2020), 14 pages.

DOI：https://doi.org/10.1145/3414685.3417802

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