隨著3D打印技術的逐漸成熟，3D計算機生成技術成為人們探索數字化世界的另一種方式。在這個領域，全息圖技術是一種非常有前景的技術。全息圖是一種利用光波干涉原理來實現3D效果的圖像。在全息圖中，光線經過物體時，會產生干涉條紋，并記錄下這些條紋的信息，然后再通過光的反射和折射來呈現出物體的3D效果。全息圖技術可以將真實的3D物體以光學的方式呈現，它可以讓人們感覺到物體在空間中的實際存在感，給人一種虛實交錯的視覺效果。

現如今，由于深度學習技術的不斷發展，基于深度學習的3D計算機生成全息圖已經成為了現實。

據了解，微美全息（NASDAQ：WIMI）開發了基于深度學習的3D計算機生成全息圖技術。深度學習可通過訓練神經網絡，從而實現自動化的物體識別和三維建模。同時，其還可以實現光場信息的優化，從而提高全息圖的質量和分辨率。首先，WIMI微美全息利用深度學習算法對3D模型進行分析，提取出深度信息，然后經過一系列的光學處理后將深度圖變成全息圖。WIMI微美全息基于深度學習的3D計算機生成全息圖的技術流程涵蓋了數據準備、模型構建、深度學習模型訓練、全息圖生成及展示等。

● 數據準備

要生成全息圖，首先需要準備3D物體的數據。通常情況下，我們可以使用3D掃描儀或者手動建模的方式獲得3D物體的數據。在這個過程中，需要注意數據的精度和分辨率。數據的精度越高，生成的全息圖就越清晰，分辨率越高則能夠呈現更多的細節。

● 模型構建

在準備好3D物體的數據后，接下來需要構建模型。模型的構建是將3D物體轉換為全息圖的關鍵步驟。在這個過程中，需要使用3D建模軟件。在模型構建過程中，需要注意模型的幾何形狀和紋理貼圖的細節。這些因素會影響最終生成的全息圖的質量和效果。

● 深度學習模型訓練

在準備好3D物體的數據和構建好模型后，接下來需要訓練深度學習模型。深度學習模型是將3D模型轉換為全息圖的關鍵技術。在這個過程中，我們可以使用深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN）。在模型訓練過程中，需要使用大量的數據進行訓練，以提高模型的準確性和穩定性。

● 全息圖生成

在深度學習模型訓練完成后，接下來就可以生成全息圖了。在這個過程中，我們需要將3D模型輸入到深度學習模型中，然后將輸出結果渲染成全息圖。在全息圖生成過程中，需要注意光源的設置和全息圖的調整。這些因素會影響最終生成的全息圖的視覺效果和逼真度。

● 全息圖展示

最后，生成的全息圖需要進行展示。在全息圖展示過程中，需要使用光源和特定的投影設備，如全息投影儀等。在展示過程中，需要注意光源的位置和光線的強度，以及投影設備的設置和校準。這些因素會影響最終生成的全息圖的觀感效果和清晰度。

目前，WIMI微美全息研究的基于深度學習的3D計算機生成全息圖技術具有廣泛的應用前景，包括虛擬現實、增強現實、醫學影像等領域。在虛擬現實中，全息圖可以用于呈現3D效果的場景和物體，讓用戶感受到真實的存在感。在增強現實中，全息圖可以用于增強現實場景中的物體，讓用戶更加深入地了解物體的3D結構。在醫學影像中，全息圖可以用于呈現醫學影像的3D結構，幫助醫生更好地診斷病情。

審核編輯黃宇