論文の概要: Configurable Holography: Towards Display and Scene Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01558v3
• Date: Sun, 30 Mar 2025 22:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:56.552884
• Title: Configurable Holography: Towards Display and Scene Adaptation
• Title（参考訳）: 構成可能なホログラフィー:ディスプレイとシーン適応に向けて
• Authors: Yicheng Zhan, Liang Shi, Wojciech Matusik, Qi Sun, Kaan Akşit,
• Abstract要約: 多様なディスプレイシーンパラメータをサポートしながら、3次元ホログラムをインタラクティブに合成し、高度に学習されたモデル構造を導入する。 学習領域における深度推定とホログラム合成の相関関係について検討した。 シミュレーションにおいて,高品質な3次元ホログラムを合成してモデルを検証するとともに,2種類のホログラム表示プロトタイプを用いて実験結果を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.45219677645646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emerging learned holography approaches have enabled faster and high-quality hologram synthesis, setting a new milestone toward practical holographic displays. However, these learned models require training a dedicated model for each set of display-scene parameters. To address this shortcoming, our work introduces a highly configurable learned model structure, synthesizing 3D holograms interactively while supporting diverse display-scene parameters. Our family of models relying on this structure can be conditioned continuously for varying novel scene parameters, including input images, propagation distances, volume depths, peak brightnesses, and novel display parameters of pixel pitches and wavelengths. Uniquely, our findings unearth a correlation between depth estimation and hologram synthesis tasks in the learning domain, leading to a learned model that unlocks accurate 3D hologram generation from 2D images across varied display-scene parameters. We validate our models by synthesizing high-quality 3D holograms in simulations and also verify our findings with two different holographic display prototypes. Moreover, our family of models can synthesize holograms with a 2x speed-up compared to the state-of-the-art learned holography approaches in the literature.
• Abstract（参考訳）: 新たな学習ホログラムのアプローチは、より高速で高品質なホログラム合成を可能にし、実用的なホログラムディスプレイに向けた新たなマイルストーンを樹立した。 しかし、これらの学習モデルは、ディスプレイシーンパラメータのセットごとに専用のモデルをトレーニングする必要がある。 この欠点に対処するため,我々は3次元ホログラムをインタラクティブに合成し,多様なディスプレイシーンパラメータをサポートしながら,高度に構成可能な学習モデル構造を提案する。 この構造に依存したモデル群は、入力画像、伝搬距離、体積深度、ピーク輝度、画素ピッチと波長の新規表示パラメータなど、様々な新しいシーンパラメータに対して連続的に条件付けすることができる。 学習領域における深度推定とホログラム合成の相関関係を探索し、様々な表示シーンパラメータの2次元画像から正確なホログラム生成を解き放つ学習モデルに導いた。 シミュレーションにおいて,高品質な3次元ホログラムを合成してモデルを検証するとともに,2種類のホログラム表示プロトタイプを用いて実験結果を検証する。 さらに,我々のモデル群は,文献における最新の学習ホログラフィー手法と比較して,ホログラムを2倍の速度で合成することができる。

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