3D

Forscher der Universität Maryland haben 3D-Bilder aus Augenreflexionen mittels "NeRF" gerendert. Sie fangen dabei das reflektierte Licht ein und erstellen ein 3D-Modell der Umgebung. Auf dem Preprint-Server "Arxiv" schildern die Forscher unter dem Titel "Seeing the World through Your Eyes" die Methoden, mit denen sie die Augenreflexionen erfassen und in kohärente 3D-Renderings umwandeln.

Forscher unter der Leitung der Universität Göttingen haben eine Technik zur superauflösenden Bildgebung untersucht, bei der die Vorteile von zwei verschiedenen Methoden kombiniert werden. Dies ermöglicht eine 3D-Bildgebung mit Superauflösung im Nanometer-Massstab. Details wurden in "Science Advances" publiziert.

Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben einen Weg gefunden, 3D-Hologramme schnell, ressourcenschonend und beinahe in Echtzeit zu realisieren. Hierfür setzen sie auf eine Technologie namens "Tensor-Holografie", die mithilfe von Deep-Learning-Methoden 3D-Hologramme in wenigen Millisekunden ermöglicht. Ein Supercomputer ist dafür nicht notwendig, es reicht ein normaler Laptop oder sogar ein Smartphone.

Forscher der Disney Research Studios haben mit "Semantic Deep Face Model" einen neuen Ansatz entwickelt, um computergenerierte 3D-Gesichter auf Basis neuronaler Netze ausdrucksstärker zu machen. Ihr Modell lernt, wie sich ein Gesichtsausdruck auf das komplette Gesicht auswirkt - und das unabhängig davon, wie dieses grundsätzlich aussieht. Das verspricht 3D-Gesichter, die flexibler verschiedene Ausdrücke nutzen und somit auch realistischer wirken.