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全息图长期以来一直有望提供身临其境的三维（3D）体验，但生成全息图所面临的挑战限制了其广泛使用。10月18日，利用深度学习的最新发展，日本千叶大学（Chiba University）的研究人员现在提出改变游戏规则的方法，利用神经网络将普通的二维彩色图像转换为3D全息图。该方法可以简化3D全息图的生成，并可以在医疗保健和娱乐等众多领域找到应用。
提供物体3D视图的全息图可提供常规2D图像无法达到的细节水平。由于能够提供3D对象的真实沉浸式体验，全息图在医学成像、制造和虚拟现实等各个领域具有巨大的应用潜力。传统上，全息图是通过记录物体的三维数据以及光与物体的相互作用来构建的。然而，该技术的计算量非常大，因为它需要使用特殊的摄像头来捕获3D图像，因此全息图的生成具有挑战性并限制了其广泛使用。
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