論文の概要: P-Hologen: An End-to-End Generative Framework for Phase-Only Holograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01330v2
• Date: Fri, 02 May 2025 04:51:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.628848
• Title: P-Hologen: An End-to-End Generative Framework for Phase-Only Holograms
• Title（参考訳）: P-Hologen: 位相限定ホログラムのためのエンドツーエンド生成フレームワーク
• Authors: JooHyun Park, YuJin Jeon, HuiYong Kim, SeungHwan Baek, HyeongYeop Kang,
• Abstract要約: 位相限定ホログラム(POH)用に設計された最初のエンドツーエンド生成フレームワークであるP-Hologenを紹介する。 P-ホロゲンは既存の手法に比べて品質と計算効率が優れている。 我々のモデルは、既存の画像を必要としない高品質で多様なホログラフィックコンテンツを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.667658956529504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Holography stands at the forefront of visual technology, offering immersive, three-dimensional visualizations through the manipulation of light wave amplitude and phase. Although generative models have been extensively explored in the image domain, their application to holograms remains relatively underexplored due to the inherent complexity of phase learning. Exploiting generative models for holograms offers exciting opportunities for advancing innovation and creativity, such as semantic-aware hologram generation and editing. Currently, the most viable approach for utilizing generative models in the hologram domain involves integrating an image-based generative model with an image-to-hologram conversion model, which comes at the cost of increased computational complexity and inefficiency. To tackle this problem, we introduce P-Hologen, the first end-to-end generative framework designed for phase-only holograms (POHs). P-Hologen employs vector quantized variational autoencoders to capture the complex distributions of POHs. It also integrates the angular spectrum method into the training process, constructing latent spaces for complex phase data using strategies from the image processing domain. Extensive experiments demonstrate that P-Hologen achieves superior quality and computational efficiency compared to the existing methods. Furthermore, our model generates high-quality unseen, diverse holographic content from its learned latent space without requiring pre-existing images. Our work paves the way for new applications and methodologies in holographic content creation, opening a new era in the exploration of generative holographic content. The code for our paper is publicly available on https://github.com/james0223/P-Hologen.
• Abstract（参考訳）: ホログラフィーは視覚技術の最前線にあり、光の振幅と位相を操作することで没入型3次元の可視化を提供する。 生成モデルは画像領域で広く研究されているが、位相学習の本質的な複雑さのためにホログラムへの応用は比較的過小評価されている。 ホログラムの生成モデルを爆発させることは、セマンティックアウェアなホログラムの生成や編集など、イノベーションと創造性を促進するエキサイティングな機会を提供する。 現在、ホログラム領域における生成モデルを利用するための最も有効なアプローチは、画像に基づく生成モデルと画像からホログラムへの変換モデルを統合することである。 この問題に対処するために,位相のみのホログラム(POH)用に設計された最初のエンドツーエンド生成フレームワークであるP-Hologenを紹介する。 P-ホロゲンは、ベクトル量子化された変分オートエンコーダを用いて、POHの複雑な分布をキャプチャする。 また、角スペクトル法をトレーニングプロセスに統合し、画像処理領域からの戦略を用いて複雑な位相データのための潜在空間を構築する。 大規模な実験により、P-ホロゲンは既存の方法よりも優れた品質と計算効率を達成することが示された。 さらに,既存の画像を必要とすることなく,学習した潜在空間から高品質で多様なホログラフィックコンテンツを生成する。 我々の研究はホログラフィックコンテンツ作成の新しい応用と方法論の道を開き、生成ホログラフィックコンテンツ探索の新しい時代を開く。 私たちの論文のコードはhttps://github.com/james0223/P-Hologen.comで公開されています。

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