Core Concepts
NeRF-basierte Hologrammgenerierung ohne 3D-Kameras oder Grafikpipelines.
Abstract
Standalone Note:
Einführung
Holographische Displays als vielversprechende 3D-Anzeigen.
Hindernisse bei der praktischen Umsetzung der Holographie.
Raumlichtmodulatoren (SLMs)
Erfordern hohe räumliche Bandbreitenprodukte für 3D-Rekonstruktion.
Vorgeschlagene Methoden zur Verbesserung der SBPs.
Berechnung von Hologrammen
Verschiedene Ansätze: Punktewolken, Polygone, Lichtfelder und Deep Learning.
Deep Learning als vielversprechende Technik für Hologrammberechnungen.
NeRF-basierte Hologrammgenerierung
Direkte Vorhersage von Hologrammen aus neuen Syntheseansichten.
Verwendung von NeRF für die 3D-Lichtfeldrekonstruktion.
Vorgeschlagene Pipeline
NeRF, Tiefenschätzer und Hologrammgenerator.
Vorhersage von Hologrammen ohne physische Berechnungen.
Ergebnisse
Simulationen und experimentelle Ergebnisse.
Diskussion über Vorteile und Einschränkungen der Pipeline.
Schlussfolgerungen
Vorschlag einer Hologrammgenerierungspipeline mit NeRF, MiDaS und Tensor Holography.
Stats
NeRF ist eine Technik für die 3D-Lichtfeldrekonstruktion aus 2D-Bildern.
Die Pipeline erfordert keine physischen Berechnungen.
Instant NeRF beschleunigt die Vorhersagen.
Quotes
"NeRF ermöglicht die Vorhersage von Hologrammen in beliebigen Betrachtungsrichtungen."
"Tensor Holography kann hochwertige Hologramme in Echtzeit vorhersagen."