在一眾三維技術(shù)里，虛擬現(xiàn)實備受市場關(guān)注——虛擬現(xiàn)實技術(shù)（VR）作為一種能夠使人以沉浸的方式進入和體驗人為創(chuàng)造的虛擬世界的計算機仿真技術(shù)，是三維場景可視化的重要代表。
然而，盡管經(jīng)過多年宣傳，VR頭戴式耳機至今也仍未成為電視或計算機屏幕上觀看視頻的必備設(shè)備。一個重要的原因是VR依然會讓用戶感到不適。雖然用戶實際上是注視著2D顯示器，但VR會產(chǎn)生3D觀看的錯覺，從而使人視覺疲勞和感到頭暈惡心。
在這樣的背景下，全息圖對應(yīng)而出。全息圖是以激光為光源，用全景照相機將被攝體記錄在高分辨率的全息膠片上構(gòu)成的圖。與傳統(tǒng)的照片相比，傳統(tǒng)的照片呈現(xiàn)的是真實的物理圖像，而全息圖則包含了被記錄物體的尺寸、形狀、亮度和對比度等信息。這些信息儲存在一個很微小但卻很復(fù)雜的干涉模式中。
長期以來，研究者們一直在試圖制造出計算機生成的全息圖，但傳統(tǒng)上，該過程需要一臺超級計算機來進行物理模擬，這不僅非常耗時，而且產(chǎn)生的效果真實感不高。
近日，來自麻省理工學院的研究者已經(jīng)開發(fā)出一種幾乎可以立即生成全息圖的研究方法。研究人員表示，基于深度學習的方法非常高效，使得新方法瞬間就能夠在筆記本電腦上運行。
具體來說，新方法能夠?qū)崟r從單個RGB深度圖像合成光致彩色3D全息圖。其中，研究人員的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）具有極高的內(nèi)存效率（低于620千字節(jié)），在單個消費級圖形處理單元上以60赫茲運行，分辨率為1920×1080像素。
利用低功耗的設(shè)備上人工智能加速芯片，研究人員的CNN還可以在移動（iPhone 11 Pro，1.1赫茲）和edge（Google edge TPU，2.0赫茲）設(shè)備上進行交互式運行，在未來的虛擬和增強中具有出色的實時性能現(xiàn)實移動頭戴。
研究人員通過引入具有4000對RGB深度圖像和相應(yīng)3D全息圖的大規(guī)模CGH數(shù)據(jù)集（MIT-CGH-4K）來啟用該方法。研究人員表示，此次張量全息術(shù)的新方法或?qū)⑼苿?nbsp;VR 和 3D 打印等領(lǐng)域引入全息技術(shù)。該研究的論文現(xiàn)已發(fā)表在《Nature》上，索尼對部分研究提供了支持。