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蓋世汽車訊 全息圖長期以來一直有望提供身臨其境的三維（3D）體驗，但生成全息圖所面臨的挑戰限制了其廣泛使用。10月18日，利用深度學習的最新發展，日本千葉大學（Chiba University）的研究人員現在提出改變游戲規則的方法，利用神經網絡將普通的二維彩色圖像轉換為3D全息圖。該方法可以簡化3D全息圖的生成，并可以在醫療保健和娛樂等眾多領域找到應用。

圖片來源：千葉大學

提供物體3D視圖的全息圖可提供常規2D圖像無法達到的細節水平。由于能夠提供3D對象的真實沉浸式體驗，全息圖在醫學成像、制造和虛擬現實等各個領域具有巨大的應用潛力。傳統上，全息圖是通過記錄物體的三維數據以及光與物體的相互作用來構建的。然而，該技術的計算量非常大，因為它需要使用特殊的攝像頭來捕獲3D圖像，因此全息圖的生成具有挑戰性并限制了其廣泛使用。