(SeaPRwire) – BEIJING, Nov. 15, 2023 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” oder das “Unternehmen”), ein führender globaler Anbieter von Hologram Augmented Reality (“AR”)-Technologie, gab heute bekannt, dass es tiefe Lernalgorithmen in die Erzeugung von Mehrfach-Tiefen-Hologrammen integriert hat, um die Tiefeninformationen der 3D-Szene aus dem Eingabebild 2D zu extrahieren und in ein Hologramm umzuwandeln, um die Erzeugung von Mehrfach-Tiefen-Hologrammen zu realisieren. Mehrfach-Tiefen-Hologramme sind eine Art von 3D-Bildern, die unter Verwendung von Deep-Learning-Technologie erzeugt werden und einen realistischeren und dreidimensionaleren Anzeigeeffekt bieten können. Traditionelle Hologramme können nur eine Tiefenebene darstellen, während Mehrfach-Tiefen-Hologramme gleichzeitig mehrere Tiefenebenen darstellen können, so dass der Beobachter das Bild aus verschiedenen Winkeln betrachten und unterschiedliche Tiefen wahrnehmen kann, was in Bereichen wie virtuelle Realität, erweiterte Realität und medizinische Bildgebung vielfältige Anwendungsmöglichkeiten bietet.
Der tiefe Lernalgorithmus ist der Schlüssel zur Erzeugung von Mehrfach-Tiefen-Hologrammen. Er kann die Modellparameter automatisch aus Trainingsdaten lernen und optimieren, was manuelle Eingriffe reduziert und die Erzeugungseffizienz verbessert. Tiefes Lernen ermöglicht ein effizientes Erlernen und Charakterisieren komplexer Daten durch den Aufbau mehrstufiger neuronaler Netzwerkmodelle und die Verwendung großer Mengen etikettierter Daten für das Training. Bei der Erzeugung von Mehrfach-Tiefen-Hologrammen können tiefe Lernalgorithmen verwendet werden, um die Abbildungsbeziehung zwischen dem Eingabebild und den entsprechenden Mehrfach-Tiefeninformationen zu lernen und so die Erzeugung von Mehrfach-Tiefen-Hologrammen für das Eingabebild zu realisieren. Der Vorteil der auf tiefer Lernalgorithmen basierenden Technologie zur Erzeugung von Mehrfach-Tiefen-Hologrammen besteht darin, dass Hologramme durch Computersimulation erzeugt werden können, wodurch der komplexe Prozess der herkömmlichen Hologrammproduktion umgangen wird. Gleichzeitig können tiefe Lernalgorithmen komplexe Merkmalsrepräsentationen aus großen Datenmengen lernen und daher realistischere und detailliertere Hologramme erzeugen.
Zunächst muss das Modell mit einem tiefen Lernalgorithmus trainiert werden. Nach Abschluss des Trainings können neue 2D-Bilder in das Modell zur Vorhersage eingespeist werden. Das Modell wird basierend auf dem im Training erworbenen Wissen und den Erfahrungen das Eingabebild 2D in ein realistisches Hologramm umwandeln. In diesem Prozess wird das Modell Texturen, Farben, Tiefen und andere Merkmale im Bild verwenden, um die 3D-Form und -struktur des Objekts wiederherzustellen. Zunächst müssen ein Mehrfach-Tiefen-Bilddatensatz gesammelt werden, der Bilder unterschiedlicher Tiefen enthält. Die gesammelten Bilddaten werden vorverarbeitet, einschließlich Operationen wie Entrauschung und Bildverbesserung, um die Trainingswirkung des Modells zu verbessern. Diese Bilder können dann mit tiefen Lernalgorithmen wie konvolutionellen neuronalen Netzwerken (CNN) oder generativen Widersprüchlichen Netzwerken (GAN) trainiert werden. Während des Trainingsprozesses lernt das Modell die Beziehungen und Merkmale zwischen Bildern unterschiedlicher Tiefen, so dass es Mehrfach-Tiefen-Hologramme generieren kann. Und die Parameter des Modells werden kontinuierlich durch den Rückpropagation-Algorithmus optimiert, so dass es Mehrfach-Tiefen-Hologramme besser generieren kann. Nach Abschluss des Trainings kann das trainierte Modell verwendet werden, um Mehrfach-Tiefen-Hologramme für neue Bilder vorherzusagen und zu generieren.
Mit der kontinuierlichen Optimierung des Algorithmus wird die auf tiefen Lernalgorithmen basierende Technologie zur Erzeugung von Mehrfach-Tiefen-Hologrammen eine breitere Entwicklungsperspektive eröffnen und in einer Reihe von Branchen eine wichtigere Rolle spielen. Derzeit wird die Erzeugung von Mehrfach-Tiefen-Hologrammen hauptsächlich in der Wissenschaft, der medizinischen Bildgebung und der Spieleunterhaltung eingesetzt. Mit dem technologischen Fortschritt und der Ausweitung der Anwendungen werden Mehrfach-Tiefen-Hologramme jedoch in Zukunft in mehr Bereichen wie virtueller Realität, erweiterter Realität, Bildung und Industrie angewendet.
In Zukunft wird WiMi auch weiterhin das Gebiet der Algorithmen zur Erzeugung von Mehrfach-Tiefen-Hologrammen erforschen und die auf tiefen Lernalgorithmen basierende Technologie zur Erzeugung von Mehrfach-Tiefen-Hologrammen fördern, um größere Durchbrüche und Anwendungen zu erreichen.
Über WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WIMI) ist ein umfassender technischer Lösungsanbieter für holografische Cloud, der sich auf professionelle Bereiche wie holografische AR-Software für Automobil-HUD, 3D-holografische Puls-LiDAR, tragbare Lichtfeldholografie-Ausrüstung, holografische Halbleiter, holografische Cloud-Software, holografische Navigation für Autos und andere konzentriert. Zu ihren Dienstleistungen und holografischen AR-Technologien gehören die holografische AR-Automobilanwendung, die 3D-holografische Puls-LiDAR-Technologie, die holografische Vision-Halbleitertechnologie, die Entwicklung holografischer Software, die holografische AR-Werbetechnologie, die holografische AR-Unterhaltungstechnologie, die holografische ARSDK-Zahlung, die interaktive holografische Kommunikation und andere holografische AR-Technologien.
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