來源：映維網(wǎng) 作者 廣州客

VR/AR顯示器的歷史就是一種折衷權(quán)衡。市場(chǎng)中的大多數(shù)產(chǎn)品都屬于單平面模型，無論場(chǎng)景中的對(duì)象有多遠(yuǎn)，用戶都只能不自然地聚焦于單一的距離。對(duì)于Magic Leap等基于波導(dǎo)的多焦點(diǎn)顯示器，其價(jià)格昂貴，而且視場(chǎng)有限，所以行業(yè)對(duì)各種替代品越發(fā)感興趣。其中，最富前景的研究領(lǐng)域之一是全息顯示，它承諾了一個(gè)簡(jiǎn)單的逼真裸眼結(jié)果。

遺憾的是，為全息顯示器生成圖像是一個(gè)復(fù)雜而耗時(shí)的過程。針對(duì)這一問題，斯坦福大學(xué)助理教授戈登·韋茨坦（Gordon Wetzstein）日前在SIGGRAPH大會(huì)發(fā)表了團(tuán)隊(duì)的最新研究成果——Neural Holography。除了戈登·韋茨坦之外，研究小組中還有斯坦福大學(xué)博士后Yifan Peng，斯坦福大學(xué)博士學(xué)生Suyeon Choi，斯坦福大學(xué)博士畢業(yè)生Nitish Padmanaban，以及英偉達(dá)高級(jí)研究科學(xué)家Jonghyun Kim。

相關(guān)項(xiàng)目：Neural Holography

“Neural Holography”使用了一個(gè)專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過所謂的Camera-in-the-Loop模擬器進(jìn)行訓(xùn)練，從而產(chǎn)生高質(zhì)量的結(jié)果，并且所述系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)運(yùn)行，目前大約為30幀/秒。

1. 全息顯示器的工作原理

對(duì)我們中的大多數(shù)人而言，我們對(duì)全息圖的第一次記憶或許是博物館陳列柜的一幅昏暗單色圖像。所以，能夠投射出彩色圖像是一種非常不可思議的事情。但基本原理沒有改變：使用激光光源并進(jìn)行準(zhǔn)直（這樣所有的光波都是平行），然后通過一個(gè)空間光調(diào)制器（SLM）進(jìn)行傳輸。其中，調(diào)制器在每像素的基礎(chǔ)上改變相位。

結(jié)果是一個(gè)帶有干涉圖案的光場(chǎng)，并可用于創(chuàng)建場(chǎng)景的三維圖像。用戶通過一個(gè)透鏡瀏覽圖像，而系統(tǒng)將在視網(wǎng)膜上產(chǎn)生二維投影。在最簡(jiǎn)單的應(yīng)用中，SLM使用固定的變換，但為了優(yōu)化結(jié)果，涉及的變換需要更復(fù)雜。例如，斯坦福大學(xué)的研究就是單獨(dú)處理每一個(gè)像素。

2. Neural Holography是如何優(yōu)化全息顯示管道

CGH（計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的全息圖）是一個(gè)嘗試通過顯示器投射的全息圖來重現(xiàn)場(chǎng)景的過程。在這種情況下，所述顯示器是指一個(gè)近眼頭戴式顯示器。除了硬件之外，創(chuàng)造逼真圖像的最大挑戰(zhàn)是SLM應(yīng)用的變換。要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)可信的全息投影，SLM只能使用通過它的光線的相位變化。

現(xiàn)有的變換計(jì)算算法要么是速度快但質(zhì)量不好（直接方法），要么是速度太慢，不適合實(shí)時(shí)使用，但質(zhì)量好（迭代方法）。在斯坦福研究小組的論文中，他們介紹了一系列的現(xiàn)有方法及其缺點(diǎn)，并同時(shí)提出了能夠兩者互補(bǔ)的創(chuàng)新方案。

斯坦福大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室設(shè)置使用了RGB激光器、準(zhǔn)直光學(xué)器件、液晶硅基SLM，并采用機(jī)器視覺攝像頭進(jìn)行Camera-in-the-Loop仿真

首先，他們?cè)诘湫偷娜⒛M裝置上增加了一個(gè)實(shí)際的攝像頭，以增強(qiáng)他們校準(zhǔn)和訓(xùn)練系統(tǒng)的能力。通過包含光學(xué)元件，所述裝置比只關(guān)注SLM輸出圖像的傳統(tǒng)系統(tǒng)更適合模擬真實(shí)的顯示器和人眼。團(tuán)隊(duì)通過使用諸如隨機(jī)梯度下降（SGD）等優(yōu)化方法來訓(xùn)練系統(tǒng)學(xué)習(xí)如何為顯示器的SLM創(chuàng)建高質(zhì)量的變換，并且顯示出更優(yōu)的結(jié)果。攝像頭僅用于校準(zhǔn)和訓(xùn)練。一旦這個(gè)步驟完成，結(jié)果就可以用一個(gè)更簡(jiǎn)單的系統(tǒng)進(jìn)行顯示。

相關(guān)論文：Neural Holography

然而，研究小組建立了一個(gè)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)HoloNet，并訓(xùn)練它來創(chuàng)建系統(tǒng)本身的模型，包括SLM變換和光學(xué)像差。所述模型用于顯示圖像，包括不在初始訓(xùn)練集中的圖像。高性能的推斷方法使其能夠?qū)崟r(shí)計(jì)算所需的變換，即使對(duì)于1080p的圖像同樣如此。所以，團(tuán)隊(duì)能夠獲得與傳統(tǒng)迭代算法一樣好或更好的直接結(jié)果，并且?guī)缀跖c他們自己的CITL迭代結(jié)果一樣好。

通過添加攝像頭，CITL（camera-in-the-loop）模擬器能夠更準(zhǔn)確地反映頭顯光學(xué)元件的真實(shí)世界結(jié)果

3. Neural Holography顯示出令人印象深刻的質(zhì)量和優(yōu)良的性能。

HoloNet（右）與DPAC（雙相位振幅編碼）的對(duì)比結(jié)果，后者在2017年SIGGRAPH大會(huì)中展示時(shí)屬于當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的技術(shù)

團(tuán)隊(duì)將HoloNet的結(jié)果與之前發(fā)布的領(lǐng)先算法進(jìn)行比較，包括Wirtinger Holography、DPAC、GS（Gerchberg-Saxton），以及他們最初的CITL（camera-in-loop）成果。它不僅提供了令人印象深刻的表現(xiàn)，同時(shí)產(chǎn)生了優(yōu)于其他方案的結(jié)果。

4. Holonet不僅可用于全息顯示器

韋茨坦認(rèn)為全息顯示是AR/VR顯示領(lǐng)域中最有趣的研究領(lǐng)域之一，因?yàn)樗难芯砍潭冗h(yuǎn)不及傳統(tǒng)顯示器。然而，他并不認(rèn)為HoloNet的應(yīng)用只能用于全息顯示器，因?yàn)樽兘癸@示器和多焦顯示渲染同樣面臨著類似的挑戰(zhàn)。團(tuán)隊(duì)正在探索將所述結(jié)果與變焦顯示和多焦顯示解決方案相結(jié)合的方法，并創(chuàng)建所述方法的全息版本，從而有助于解決一系列的常見問題，如視覺輻輳調(diào)節(jié)沖突。

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下面是斯坦福大學(xué)計(jì)算成像實(shí)驗(yàn)室上傳了電子工程系助理教授戈登·韋茨坦（Gordon Wetzstein）在SIGGRAPH 2020大會(huì)的15分鐘演講，中文稿由映維網(wǎng)整理：

大家好，我是斯坦福大學(xué)電子工程系的助理教授戈登·韋茨坦（Gordon Wetzstein）。我將介紹我們一份關(guān)于神經(jīng)全息近眼顯示器的新興技術(shù)論文。虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)是一種將會(huì)改變我們感知世界和與其交互的方式的新興媒體技術(shù)。在這種應(yīng)用中，近眼顯示器是用戶和他們看到的所有數(shù)字內(nèi)容之間的接口。所以，構(gòu)建一種感知真實(shí)和視覺舒適的近眼顯示器非常重要。

近眼顯示的基本理念可以追溯到1830年使用的立體鏡，但令人驚訝的是，它們的運(yùn)作原理在過去的180年里幾乎沒有改變。今天，提升虛擬現(xiàn)實(shí)成為了美國(guó)國(guó)家工程院宣布的21世紀(jì)的重大挑戰(zhàn)之一。這正是我們今天的話題。

幾乎所有的近眼顯示器都是基于放大鏡原理?；旧希阃ㄟ^微型顯示器看到的虛擬2D圖像是由放大透鏡產(chǎn)生。這種固定焦平面設(shè)計(jì)并不自然。在現(xiàn)實(shí)世界中，取決于感知對(duì)象的距離，我們的眼睛可聚焦于任意距離或?qū)θ我饩嚯x進(jìn)行視覺調(diào)節(jié)。保持視覺調(diào)節(jié)固定會(huì)導(dǎo)致視覺輻輳調(diào)節(jié)沖突，從而導(dǎo)致眼睛疲勞，眼睛不適，視覺重影，視覺清晰度下降，以及其他負(fù)面影響。

在過去的數(shù)年里出現(xiàn)了旨在解決所述問題的一系列計(jì)算近眼顯示技術(shù)，但它們都不完美。例如，變焦顯示器非常有效，并且相當(dāng)簡(jiǎn)單，但它們需要顯示器搭載的機(jī)械驅(qū)動(dòng)組件或聚焦可調(diào)透鏡，而它們?cè)诳纱┐髟O(shè)備的形狀參數(shù)和功率范圍的平衡內(nèi)都非常難實(shí)現(xiàn)。

多平面顯示器是一個(gè)非常優(yōu)秀的概念，但它們要么需要極高的空間光調(diào)制器和聚焦透鏡，要么需要多個(gè)顯示平面，而這兩個(gè)選項(xiàng)都顯著增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性。光場(chǎng)顯示器同樣是一個(gè)非常優(yōu)秀的概念，但它們的空間角度分辨率從本質(zhì)上受到衍射的限制。

行業(yè)存在一種實(shí)際上是利用衍射來獲得極高圖像分辨率、對(duì)比度、深度和其他優(yōu)勢(shì)的顯示技術(shù)：全息顯示。

在下面這個(gè)示例中，有人正拍攝一個(gè)光學(xué)記錄的全息圖，而這種全息圖曾在麻省博物館進(jìn)行過展出。但在它們誕生60年后，以及盡管它們擁有各種各樣的優(yōu)點(diǎn)，全息顯示依然沒有成為主流技術(shù)。

要理解個(gè)中的原因，我們下面來討論近眼顯示器中的數(shù)字全息圖。

這是菲涅耳式全息近眼顯示器的插圖。激光器發(fā)射相干光，由透鏡準(zhǔn)直，并傳播到空間光調(diào)制器。在這里，光場(chǎng)相位以每像素的方式延遲，光場(chǎng)繼續(xù)傳播，而干擾會(huì)產(chǎn)生一個(gè)可見的強(qiáng)度圖案，亦即用戶可以通過放大透鏡（通常稱為目鏡）感知到的圖像。

相關(guān)論文：Neural Holography

如何計(jì)算SLM圖案是計(jì)算全息技術(shù)的核心挑戰(zhàn)之一，我們晚點(diǎn)再談。我們?cè)谧罱腟iggraph Asia論文中指出，這種顯示器的可實(shí)現(xiàn)視場(chǎng)取決于SLM大小和焦距，我們同時(shí)指出視窗的大小取決于像素間距，適眼距和波長(zhǎng)。

具體的執(zhí)行摘要是，現(xiàn)有的SLM可以獲得合理的視場(chǎng)，但視窗通常非常小。要計(jì)算出在SLM顯示的相位圖案或目標(biāo)圖像，我們使用計(jì)算全息（CGH）。目前主要需兩種CGH算法：直接法和迭代法。直接法利用目標(biāo)強(qiáng)度，并將相應(yīng)的波場(chǎng)傳播到SLM平面。

因?yàn)榇蠖鄶?shù)現(xiàn)有的SLM只能調(diào)制入射光的相位，而不能調(diào)節(jié)入射光的強(qiáng)度。我們需要將傳播的復(fù)值場(chǎng)轉(zhuǎn)換成相位表示。自由空間傳播是一個(gè)經(jīng)過大量研究的課題。對(duì)于平行于SLM的目標(biāo)強(qiáng)度，我們只需使用傅里葉變換，應(yīng)用傳遞函數(shù)，然后應(yīng)用傅里葉逆變換。

存在幾種不同類型的變換函數(shù)，而每種會(huì)進(jìn)行不同的近似。這里我們給出了角譜變換。以這個(gè)2D圖像示例，我們可以計(jì)算這種傳播O（ N²logN），這通常算起來很快。n是目標(biāo)圖像中的像素?cái)?shù)。有其他幾種方法可以將復(fù)值場(chǎng)轉(zhuǎn)換為純相位場(chǎng)。雙相位振幅編碼方法是其中之一，并且它將復(fù)值域表示成只有兩個(gè)交互的純相位場(chǎng)的總和。注意，這是一個(gè)啟發(fā)性算法，它并不總是有效。

對(duì)于三維全息圖，我們可以將目標(biāo)場(chǎng)景表示為點(diǎn)云，并將每個(gè)點(diǎn)傳播到這里描述的SLM平面。但即使我們一次傳播每個(gè)深度層，這種方法的計(jì)算復(fù)雜度通常過高。所以如何快速實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)依然是一個(gè)開放的研究挑戰(zhàn)。

使用前述的自由空間傳播模型，我們同樣可以利用迭代方法。我們?cè)赟LM相位圖案和目標(biāo)強(qiáng)度之間迭代幾次，它的速度要比直接方法慢，但通常能給我們一個(gè)更好的目標(biāo)圖像的純相位表示。

總而言之，迭代方法通常較慢，但質(zhì)量更好，而直接方法速度較快，但通常質(zhì)量不太好。任何迭代方法，如經(jīng)典的Gerchberg–Saxton Algorithm和最近提出的Wirtinger Holography，我們可以迭代更長(zhǎng)時(shí)間以獲得稍好的圖像質(zhì)量，但存在一個(gè)上限。

在我們的ETec論文中，我們展示了一個(gè)簡(jiǎn)單的隨機(jī)梯度下降方法（stochastic gradient descent approach），在模擬中實(shí)現(xiàn)了最好的圖像質(zhì)量，并且我們開發(fā)了一個(gè)全新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Holo Net，而它能夠?qū)崟r(shí)做到幾乎同樣的質(zhì)量。

我告訴你更多關(guān)于這種針對(duì)CGH的新方法。任何CGH方法的目標(biāo)是為了求解這里所示的一個(gè)目標(biāo)函數(shù)。f^是我們自由空間傳播的模擬模型，a是目標(biāo)振幅。注意，由于SLM的光學(xué)像差相位非線性和其他效應(yīng)，顯示器中的物理光傳播f通常與f^略有不同。

這里是一個(gè)模擬的理想光傳播模型f^。現(xiàn)在我們可以使用簡(jiǎn)單的梯度下降更新規(guī)則進(jìn)行迭代。我們從一些SLM相位的初始猜測(cè)開始，我們模擬正向模型，我們使用一些損失函數(shù)（如均方誤差）將模擬結(jié)果與我們的目標(biāo)進(jìn)行比較，然后我們向后傳播回相位。

如果反復(fù)應(yīng)用，這個(gè)簡(jiǎn)單的方法最終會(huì)獲得一個(gè)優(yōu)秀的分辨率。

為了測(cè)試這個(gè)算法和比較兩個(gè)備選方案，我們運(yùn)行模擬。所有方法看起來都非常好，不過Gerchberg–Saxton Algorithm總之會(huì)有不少的噪點(diǎn)。如果你仔細(xì)觀察，SGD的質(zhì)量最好。

這個(gè)模擬假設(shè)，我們用來優(yōu)化相位圖案的自由空間傳播模型與用來模擬最終圖像的模型一樣，但我們來看看如果我們?cè)谀M模型和物理模型之間添加少量的模型不匹配會(huì)發(fā)生什么，方法是引入一點(diǎn)光學(xué)像差。你可以看到，所有的方法都失敗了，包括SGD。這并不奇怪，因?yàn)榧幢闶且怨獠ㄩL(zhǎng)的序列（傳播），模擬光傳播和物理光傳播的不匹配都會(huì)導(dǎo)致完全不同的干擾圖案。這意味著就現(xiàn)階段而言，在顯示器使用一個(gè)更好的物理光傳播模型可能會(huì)比使用更聰明的算法要好很多，但我們很難以所需的精度校準(zhǔn)全息顯示器。

我們提出了一系列以全自動(dòng)方式解決所述問題的技術(shù)組合。我們稱之為Camera-in-the-loop Holograpy。這個(gè)概念十分簡(jiǎn)單，在循環(huán)中用一個(gè)相機(jī)捕捉物理顯示器的圖像，與目標(biāo)圖像進(jìn)行比較，然后反向傳播誤差。這聽起來相當(dāng)容易，但實(shí)際操作并不簡(jiǎn)單。我沒有足夠的時(shí)間講解技術(shù)細(xì)節(jié)，但你可以參閱我們的論文。下面我們來看看一些結(jié)果。這里直接變焦了采用了理想光傳播模型的SGD和采用Camera-in-the-loop模型的SGD。

相關(guān)論文：Neural Holography

我們可以看到，我們的概念可以實(shí)現(xiàn)顯著更好的圖像質(zhì)量。顏色和對(duì)比度大為改善，噪點(diǎn)明顯降低，如背景所示。另外，圖像看起來更好。我在這里不怕說，這是最先進(jìn)的CGH方法。但挑戰(zhàn)是每個(gè)目標(biāo)圖像都需要在循環(huán)中使用一個(gè)相機(jī)。為了克服這個(gè)限制，我們將優(yōu)化分解為訓(xùn)練階段和推理階段。在訓(xùn)練階段，我們使用相機(jī)來估計(jì)物理光傳播的基于模型的表示，我們使用了一組訓(xùn)練圖像。在推理階段，我們不需要相機(jī)，只使用我們的校準(zhǔn)模型來優(yōu)化新的目標(biāo)圖像。我們比較了這種基于模型的方法，以及原本最好的CHG方法，結(jié)果表明我們的方法顯著更優(yōu)。

下面這里是對(duì)各種CHG迭代方法的整體對(duì)比，包括我們Camera-in-the-loop Holograpy的兩種變體，而這兩者都比現(xiàn)有的方法有了顯著的改進(jìn)，其中最右邊的方法效果最好。

我們同時(shí)開發(fā)了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它將sRGB空間中的目標(biāo)圖像作為輸入，并將其轉(zhuǎn)換為振幅。我們使用一個(gè)unit來預(yù)測(cè)目標(biāo)平面的相位。這個(gè)復(fù)值場(chǎng)通過我前面提到的校準(zhǔn)模型進(jìn)行調(diào)整，并在這里傳播到SLM平面。

我們通過另一個(gè)unit發(fā)送光場(chǎng)以計(jì)算純相位SLM圖案，然后再計(jì)算其他方面。我們使用產(chǎn)生的SLM圖案模擬正向模型，將結(jié)果與目標(biāo)圖像進(jìn)行比較，并在訓(xùn)練期間將誤差反向傳播到我們的兩個(gè)unit。

完成訓(xùn)練后，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崟r(shí)工作。與今天最佳的直接方法相比，HoloNet顯著更好。在數(shù)量方面上，它不像我們的迭代方法那樣好，但已經(jīng)非常接近，而且它能夠?qū)崟r(shí)運(yùn)行。

這里是額外的比較。

所提出的方法同樣適用于三維全息圖。這里是一種全息變焦距顯示模式。在這種情況下，我們針對(duì)兩個(gè)平面來校準(zhǔn)模型，然后選擇一個(gè)或另一個(gè)來顯示一個(gè)圖像。這樣做的效果非常好。

我們同時(shí)探索了全息多平面顯示模式。在這種模式下，我們同時(shí)優(yōu)化了三個(gè)不同深度的平面。這里是相機(jī)實(shí)時(shí)捕捉到的畫面。對(duì)于綠色通道，我們將相機(jī)鏡頭聚焦到那三個(gè)平面。

我還沒有給你們看的是我們的原型裝置。它看起來像這樣。它包含一個(gè)激光器，準(zhǔn)直光學(xué)元件，SLM，我們用來阻擋部分更高的衍射階數(shù)（diffraction order）的4f系統(tǒng)，以及一個(gè)用來捕捉結(jié)果的相機(jī)。好，我們縮放看看。

這是一個(gè)HoloNet的實(shí)時(shí)捕捉結(jié)果。內(nèi)容是實(shí)時(shí)生成并實(shí)時(shí)捕捉。白框是動(dòng)態(tài)顯示區(qū)域。這個(gè)框外的所有照明都不受算法的約束。盡管這些結(jié)果并不完美，但這可能是目前最好的實(shí)時(shí)方法。

我們?cè)谶@幀暫停，并看看一些比較結(jié)果。

下面是一個(gè)次優(yōu)的實(shí)時(shí)方法，而它的效果顯然更加糟糕。然后這里是Gerchberg–Saxton的結(jié)果，你可以看到畫面的噪點(diǎn)非常多。Wirtinger Holography的效果稍微好一點(diǎn)，但也不是非常好。然后是我們的Camera-in-the-loop優(yōu)化方法，它依然不是最完美的方案，但在所有這些方法中，它肯定是最好的一個(gè)，而且領(lǐng)先一大截。

再次說明，與其他迭代方法類似，這個(gè)結(jié)果不是實(shí)時(shí)計(jì)算，而是從我們的RGB顯示器原型實(shí)時(shí)捕捉。

因?yàn)槠渌挠?jì)算顯示器使用成熟的微型顯示技術(shù)，所以我們真的很難擊敗它們。變焦顯示器已經(jīng)發(fā)展到工業(yè)原型階段。多平面顯示器已經(jīng)出現(xiàn)在市場(chǎng)中，例如Magic Leap ML1有兩個(gè)焦平面。光場(chǎng)顯示器是一個(gè)非常棒的主意。但它們的分辨率受到衍射的限制。另一方面，全息顯示器則是通過衍射來實(shí)現(xiàn)，但很難獲得像其他顯示器一樣高的圖像質(zhì)量。所以，光場(chǎng)顯示和全息顯示可能是這里最有趣的研究方向，而我想說的重點(diǎn)是，這些都是非?；パa(bǔ)的技術(shù)。

感謝你的觀看，我同時(shí)要感謝我團(tuán)隊(duì)的其他成員，以及我們的贊助商。謝謝。

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