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T3Bench|文本到3D生成数据集|3D模型评估数据集
收藏arXiv2024-04-17 更新2024-06-21 收录
下载链接：
https://t3bench.com
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链接失效反馈资源简介：
T3Bench是由清华大学和上海交通大学的研究人员共同创建的一个全面的文本到3D生成基准。该数据集包含300个文本提示，分为单个对象、单个对象及其周围环境、多个对象三个类别，旨在评估和比较不同文本到3D生成方法的性能。T3Bench通过引入两种自动评估指标——质量评估和文本对齐评估，来量化生成3D场景的主观质量和文本对齐程度。这些指标与人类评价紧密相关，为评估文本到3D模型提供了一个高效的方法。该数据集的应用领域包括艺术实现和工业设计等，旨在解决如何从文本描述中生成高质量、高一致性的3D场景的问题。
提供机构：
清华大学
创建时间：
2023-10-05
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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Google Scholar是一个学术搜索引擎，旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域，包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。
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食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源，是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件；也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础，兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分（含胆固醇）数据，657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。
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