{"id":14293,"url":"\/distributions\/14293\/click?bit=1&hash=05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","hash":"05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","title":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0438 \u043a\u043e\u043f\u0435\u0439\u043a\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

Как сгенерировать голограмму из любой фотографии при помощи AI

Недавно я решил изучить тему голограмм, и мне стало интересно, начали ли применять искусственный интеллект при их создании?

И вот что я нашел:

Когда дело доходит до создания голограмм, обычно требуются специальные 3D-камеры и сложные алгоритмы обработки данных. Вернее, ТРЕБОВАЛИСЬ до появления нейросетей. Благодаря усилиям команды исследователей из Университета Тибы в Японии и искусственному интеллекту, процесс стал намного доступнее.

Разберемся как:

Новая японская модель совершает прорыв: она использует три нейросети для генерации голограмм из двумерных цветных изображений без использования данных о глубине.
— Первая нейронка предсказывает информацию о глубине и структуре объекта по двумерным изображениям;
— Вторая генерирует голограммы на основе предсказанной глубины;
— Третья оптимизирует качество голограмм.

Одно из ключевых преимуществ этой модели — высокая скорость вывода и естественный указатель глубины, что делает ее перспективной для широкого спектра приложений.

Эксперименты показали высокую эффективность модели. Скорость вывода голограмм значительно превосходит существующие методы, а качество воспроизведенных изображений остается высоким.

Названий нейросетей я не нашел, но материал интересный.

Голограммы — есть, будущее уже близко?

Подписывайтесь на наш VC и другие ресурсы, чтобы быть в курсе важных и интересных новостей про AI:

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда