無需眼鏡的三維（3D）顯示技術，也稱為自動立體顯示，能夠為用戶提供沉浸式視覺體驗而無需佩戴任何設備，被視為實現(xiàn)“終極顯示”愿景的關鍵路徑。然而，實現(xiàn)高質(zhì)量3D成像一直受限于光學系統(tǒng)的空間帶寬積（SBP），該物理量描述了空間分辨率與角多樣性之間的固有耦合關系，并受拉格朗日不變量的約束。傳統(tǒng)的3D顯示方法主要分為全息顯示和自動多視點顯示兩大類：前者能在厘米級尺度上實現(xiàn)精確光場控制，但顯示尺寸過小，不適用于自然觀看；后者可擴展至桌面級尺寸，但視角有限或只能提供預設視點，犧牲了視角的連續(xù)性和適應性。盡管近年來人工智能技術的引入在一定程度上緩解了這些限制，但它們?nèi)允芟抻诠潭ǖ腟BP，無法同時實現(xiàn)大尺寸顯示和寬視角。因此，如何在有限的SBP下實現(xiàn)大尺度、寬視角、全視差的3D顯示，仍是當前領域面臨的核心挑戰(zhàn)。

鑒于此，上海人工智能實驗室鐘翰森研究員與歐陽萬里教授提出了一種名為EyeReal的新型無需眼鏡3D顯示系統(tǒng)，通過深度學習實時優(yōu)化有限的SBP，首次實現(xiàn)了桌面顯示器尺度下的全視差3D顯示，并具備無縫的超寬視角范圍。該系統(tǒng)結合了精確的雙目視覺建模與深度學習實時優(yōu)化算法，能夠為每只眼睛生成最優(yōu)的光場輸出。EyeReal在低成本光場傳輸裝置上實現(xiàn)了超過100°的視角、1920 × 1080的空間分辨率以及50 Hz的刷新率。實驗表明，該系統(tǒng)不僅支持立體視差、運動視差和焦距視差，還能在任意雙目觀看位置下實時合成高質(zhì)量光場，為教育工具、3D設計和虛擬現(xiàn)實等應用提供了潛在可能。相關研究成果以題為“Glasses-free 3D display with ultrawide viewing range using deep learning”發(fā)表在最新一期《nature》上，第一作者為復旦大學Weijie Ma。

動態(tài)SBP利用：從靜態(tài)妥協(xié)到實時優(yōu)化

傳統(tǒng)3D顯示系統(tǒng)對SBP的利用是被動和靜態(tài)的，導致在顯示尺寸、視角和視差完整性之間必須做出妥協(xié)。EyeReal通過實時優(yōu)化SBP的使用，將有限的光學信息集中在眼睛及其周圍區(qū)域，從而實現(xiàn)了在廣泛視角范圍內(nèi)的高質(zhì)量3D成像。根據(jù)傅里葉光學，SBP定義為系統(tǒng)信息容量，其數(shù)學表達式為 S= A δ x δ y =4A( t x, max , t y, max ) 。例如，一臺24英寸、1920 × 1080分辨率的顯示器在532 nm綠光波長下的視野角僅為約 0.1 ° × 0.1 ° ，而完整光場所需SBP高達565G，遠超當前顯示技術極限。EyeReal通過模擬人腦對視角切換的響應間隔，實時優(yōu)化雙目周圍的光信息流，從而在有限SBP下實現(xiàn)最優(yōu)顯示效果。

圖 1. 在有限 SBP 使用下，不同自立體模型與 EyeReal 顯示結果的示意比較

光場生成：物理建模與神經(jīng)網(wǎng)絡結合

EyeReal采用多層液晶面板堆疊作為光場傳輸裝置，無需復雜定制光學元件。其光強輸出遵循馬呂斯定律，表示為 I= ? i∈[ F i ] ( I 0 (i) sin ? 2 ( ∑ d∈D ? d )) 。系統(tǒng)通過建立雙目相機模型，將光場與雙目成像平面對應，利用6D位姿矩陣實現(xiàn)幾何編碼（圖2a、d）。隨后，通過輕量級全卷積網(wǎng)絡將視網(wǎng)膜圖像分解為分層相位圖（圖2e），并結合結構化損失函數(shù)進行優(yōu)化，實現(xiàn)實時、高質(zhì)量的光場合成。

圖 2. EyeReal 光場生成方法

實驗結果：全視差3D顯示的有效性驗證

EyeReal在多種場景下進行了全面評估。在計算機生成內(nèi)容中，無論是物體級（擴展數(shù)據(jù)圖4a、b）還是場景級（圖3a）重建，均表現(xiàn)出高質(zhì)量的立體輸出。真實場景捕捉結果（圖3b、擴展數(shù)據(jù)圖5a–d、6a–b）也驗證了其在不同尺度和光照條件下的魯棒性。系統(tǒng)在水平、垂直和徑向運動范圍內(nèi)均能保持視圖一致性（圖3c），并支持焦距視差，在不同焦平面下呈現(xiàn)清晰的深度選擇性（圖3d）。物理設備測試中，左右眼視圖具有明顯視覺分離（圖3e），且在多維空間運動中保持穩(wěn)定性（圖3e右）。焦距評估顯示前景與背景可根據(jù)焦點位置清晰或模糊（圖3f），有效緩解了輻輳-調(diào)節(jié)沖突（VAC）。此外，動態(tài)內(nèi)容實時渲染（補充視頻4）進一步展示了其在實際應用中的潛力。

圖 3. EyeReal 的全視差自動立體演示

性能基準測試：局部與全局一致性優(yōu)勢

與現(xiàn)代視圖分段自動立體顯示相比，EyeReal在雙目周圍區(qū)域提供了更廣的高質(zhì)量視野（圖4a左）。視圖分段模型的有效視點范圍（<20 mm）甚至小于人眼直徑（約25 mm），且易因預設眼位與實際瞳距不匹配導致視覺失真。而EyeReal通過優(yōu)化眼睛周圍的光場生成，確保了廣域內(nèi)的高質(zhì)量一致性和運動容錯（圖4a右）。在視圖密集模型中，現(xiàn)有方法如基于非負張量分解的迭代視圖密集方法和神經(jīng)視圖密集方法在近距離或斜向視角下泛化能力差（圖4c、d），而EyeReal憑借精確的物理建模在所有視野范圍內(nèi)均表現(xiàn)優(yōu)異。此外，EyeReal的實時運行速度達50.2幀/秒，比現(xiàn)有方法快1–2個數(shù)量級（圖4e）。景深連續(xù)性評估顯示其在不同焦深下均具有平滑過渡和清晰峰值（圖4f）。任意視點性能的熱圖（圖4g）進一步證實了其在超100°視角和無縫運動范圍內(nèi)的優(yōu)異表現(xiàn)。

圖 4. 對大型顯示中 EyeReal 和被動 SBP 利用模型的多層次一致性能評估

總結與展望：動態(tài)SBP利用開啟自然3D顯示新途徑

EyeReal通過將物理原理與AI驅(qū)動的數(shù)學模型相結合，實現(xiàn)了對有限SBP的動態(tài)優(yōu)化利用，首次在大尺度、實時、超寬視角的無需眼鏡3D顯示方面取得了突破。該系統(tǒng)不僅解決了傳統(tǒng)顯示中圖像尺度與視角之間的根本矛盾，還通過低成本硬件和消費級組件展示了實際應用的可行性。未來，通過集成時間復用、定向背光等技術，EyeReal有望擴展至多用戶場景。此外，其動態(tài)SBP利用策略也有潛力應用于其他光場顯示技術，如大規(guī)?？筛氯@示，為實現(xiàn)真正自然的無需眼鏡3D顯示開辟了新的技術路徑。

作者簡介

鐘翰森（1995年-），中國科技大學博士，潘建偉院士團隊核心成員，主要從事光量子計算研究。上海奇算光啟信息技術有限公司的創(chuàng)始人，上海量子科學研究中心/上海人工智能實驗室研究員，上海創(chuàng)智學院的全時導師 。作為“九章”系列量子計算原型機論文的第一作者，他主導了光量子計算原型機的研發(fā)工作，實現(xiàn)了12光子糾纏等多項世界級科研成果。其參與的“九章二號”原型機在2021年以113個光子創(chuàng)下量子計算優(yōu)越性新紀錄。2024年，他因在量子計算領域的突出貢獻獲得青橙獎“最具潛力獎”。2025年5月23日，入選2024年度《麻省理工科技評論》“35歲以下科技創(chuàng)新35人”中國區(qū)名單。

編輯、審核：艾克旦

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