实现高质量AR/VR全息显示，斯坦福大学提出神经网络参数化平面到多平面波传播模型
一个神经网络参数化的平面到多平面波传播模型
（映维网 2022年01月10日）增强现实和虚拟现实系统能够带来前所未有的沉浸式用户体验，但当前AR/VR平台的光引擎在峰值亮度、功率效率、设备形状参数、对感知重要焦点线索的支持、以及校正用户视觉像差能力等方面都受到不同程度的限制。所以，学界和业界正在积极探索各种解决方案。
对于由斯坦福大学博士后研究员Yifan Peng和电子工程副教授戈登·韦茨坦（Gordon Wetzstein）等人组成的团队而言，其相信全息近眼显示器有望解决上述的一系列问题。
继在SIGGRAPH 2020发表了一份名为《Neural Holography》的研究论文后，他们又在今年的大会介绍了最新的研究成果：《Neural 3D holography: learning accurate wave propagation models for 3D holographic virtual and augmented reality displays》。
简单来说，《Neural Holography》主要介绍了一个能够以1080p分辨率实时生成全彩高质量全息图的CGH算法。《Neural 3D holography: learning accurate wave propagation models for 3D holographic virtual and augmented reality displays》则提出了一个神经网络参数化的平面到多平面波传播模型，其能够缩小物理和模拟之间的差距，并实现高质量的3D计算机生成全息图。
全息近眼显示器通常是利用单个空间光调制器（SLM）来合成3D强度分布，并通过明亮且节能的激光器产生相干照明。全息术的基本原理在70多年前就已经发展起来，但高质量的全息图一直以来都是通过光记录技术实现。以高效利用SLM来生成高质量数字全息图的主要挑战是用于计算机生成全息（CGH）的算法。传统的CGH算法依赖于模拟的波传播模型，但由于无法充分代表近眼显示器的物理光学，所以可实现的质量存在严重的限制。
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