曹良才等Nature Communications | 深度学习计算全息生成连续深度范围三维物体

背景：计算全息显示技术作为三维显示的终极形态，无需辅助设备即可实现沉浸式视觉体验，但传统方法存在重建距离固定或深度不连续的局限性。研究目的：清华大学曹良才教授团队提出空间和傅里叶神经算子（SFO-solver），旨在突破现有神经网络算法的限制，实现大深度范围内任意距离的高质量全息图生成。结论：该方法通过感受野匹配和对称性约束，显著减少参数量并提升性能，在4K分辨率下实现快速、灵活的三维显示，实验验证了其在连续深度调整和动态聚焦方面的优越性。