北京，2023年6月22日/美通社/——全球領先的全息增強現實（AR）技術提供商WiMi全息雲股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布開發基于深度學習的3D CGH技術。深度學習可以訓練神經網絡，從而實現自動物體識别和3D建模。它還允許優化光場信息，從而提高全息圖的質量和分辨率。WiMi使用深度學習算法分析3D模型以提取深度信息，然後進行一系列光學處理，将深度圖轉化為全息圖。
該技術涵蓋數據準備、模型構建、深度學習模型訓練、全息圖生成和演示。
數據準備
為了生成全息圖，我們需要首先準備3D物體的數據。通常，3D對象的數據可以通過使用3D掃描儀或手動建模來獲得。在這個過程中，有必要注意數據的精度和分辨率。數據的精度越高，全息圖就越精确，分辨率越高，可以呈現的細節就越多。
模型構建
在準備好3D對象的數據之後，接下來需要構建模型。模型構建是将三維物體轉換為全息圖的關鍵步驟。在這個過程中，需要使用三維建模軟件。在模型構建過程中，必須注意模型的幾何圖形和紋理映射細節。這些因素将影響最終生成的全息圖的質量和效果。
深度學習模型培訓
在準備好3D對象的數據并構建模型後，下一步是訓練深度學習模型。深度學習模型是将3D模型轉換為全息圖的關鍵技術。在這個過程中，可以使用卷積神經網絡（CNN）。在模型訓練過程中，需要使用大量的數據來提高模型的準确性和穩定性。
全息圖生成
在深度學習模型被訓練後，下一步是生成全息圖。在這個過程中，需要将3D模型輸入到深度學習模型中，然後将輸出結果渲染成全息圖。在全息圖生成過程中，我們需要注意光源的設置和全息圖的調整。這些因素将影響最終生成的全息圖的視覺效果和保真度。
全息顯示
最後，需要顯示生成的全息圖。在全息圖顯示過程中，需要使用光源和特定的投影設備，如全息投影儀。在顯示過程中，需要注意光源的位置和光的強度，以及投影設備的設置和校準。這些因素将影響最終生成的全息圖的觀看效果和清晰度。
基于深度學習的三維CGH技術具有許多應用前景，包括虛拟現實、增強現實、醫學成像等領域。在虛拟現實中，全息圖可以呈現具有3D效果的場景和物體，給用戶一種真實的存在感。在增強現實中，全息圖可以在逼真的環境中增強事物，讓用戶更深入地了解物體的3D結構。在醫學成像中，全息圖可以呈現醫學圖像的3D結構，幫助醫生更好地診斷疾病。
關于WIMI全息雲
WIMI全息雲公司（NASDAQ:WIMI）是一家全息雲綜合技術解決方案提供商，專注于包括全息AR汽車HUD軟件、3D全息脈沖激光雷達、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件、全息汽車導航等專業領域。其服務和全息AR技術包括全息AR汽車應用、3D全息脈沖激光雷達技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息AR廣告技術、全息AR娛樂技術、全息ARSDK支付、交互式全息通信等全息AR技術。
