Chinese-style bonsai dataset|中式盆景数据集|计算机视觉数据集

本研究构建了一个统一的二维和三维中式盆景数据集，包含20个高质量的中式盆景3D模型和超过1000张高质量图像。数据集用于支持验证提出的方法，并通过盆景生成质量的评估来帮助生成具有复杂结构的盆景。

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数据集介绍

构建方式

Chinese-style bonsai dataset的构建采用了创新的3D空间殖民算法（3D SCA），通过生成三维空间中的叶节点和可训练的分支生长算法来创建初始的三维结构先验。随后，通过随机采样和点云增强技术对这些结构先验进行优化，以作为3D高斯先验。此外，数据集还包含1232张高质量的中国风格盆景二维图像及其对应掩码，以及20个高质量的三维盆景模型，用于质量评估和未来研究。

使用方法

Chinese-style bonsai dataset的使用方法主要包括两个步骤：首先，利用3D SCA生成的结构先验初始化3D高斯分布，然后通过二维扩散模型进行细化。用户可以选择精细结构或粗结构生成管道，前者直接利用三维结构先验生成详细盆景，后者通过多视角结构一致性学习模块实现粗结构生成。数据集还支持基于CLIP的定量评估和用户研究，以验证生成模型的质量和多样性。

背景与挑战

背景概述

中国风格盆景数据集（Chinese-style bonsai dataset）由香港科技大学（广州）的研究团队于2025年创建，旨在支持复杂结构3D盆景生成的算法研究。该数据集包含1232张高质量2D盆景图像及其掩膜，以及20个精细的3D盆景模型，为3DBonsai框架提供了结构先验与评估基准。作为首个融合艺术审美与植物形态学的多模态数据集，其通过空间殖民算法与高斯泼溅技术的创新结合，推动了数字园艺生成领域的发展，并在游戏设计、元宇宙建设等工业场景展现出应用潜力。

当前挑战

该数据集构建面临双重挑战：在领域问题层面，盆景艺术特有的复杂枝干分形结构与东方美学标准，使得传统3D生成方法易产生结构混乱或细节缺失；在技术实现层面，需解决三维空间殖民算法的可训练性优化、多视角深度图与点云数据的对齐，以及2D扩散模型在细粒度纹理迁移中的过平滑问题。实验表明，当枝干分段长度(L)＞10、点云密度(D)＞100时，生成结果会出现32.7%的枝叶渲染噪声，反映出当前方法对超复杂结构的建模局限性。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与三维建模领域，Chinese-style bonsai dataset为结构感知的三维盆景生成提供了基准数据。该数据集通过融合二维图像与三维点云数据，支持基于3D高斯泼溅技术的生成框架验证，尤其适用于解决复杂植物结构建模中细节保留与艺术风格迁移的难题。其典型应用场景包括文本/图像到三维盆景的跨模态生成任务，以及三维空间殖民算法在植物生长模拟中的参数优化。

解决学术问题

该数据集显著推进了复杂结构三维生成的研究边界，解决了传统方法在生成不规则植物形态时存在的结构模糊、细节丢失问题。通过提供带中国艺术特征的高质量盆景数据，填补了文本到三维生成领域在文化特异性内容创建的理论空白，并为三维高斯泼溅技术引入结构先验知识提供了实证基础，推动生成模型在几何保真度与审美评价指标上的双重突破。

实际应用

在数字娱乐产业中，该数据集支持游戏场景中东方风格植被资产的快速生成；文化遗产保护领域可利用其构建高保真数字盆景博物馆；园林设计行业则通过结构感知生成实现设计方案的沉浸式预览。实际部署案例表明，基于该数据集训练的模型能有效降低三维建模的专业门槛，将传统需要数天的手工建模流程压缩至小时级。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，Chinese-style bonsai dataset在三维生成领域的研究方向主要集中在结构感知的三维建模技术上。随着文本到三维生成技术的快速发展，如何生成具有复杂结构的物体成为研究热点。3DBonsai框架通过结合可训练的3D空间殖民算法和结构感知的3D高斯溅射技术，成功解决了生成复杂盆景结构的难题。该数据集不仅为三维盆景生成提供了高质量的基准数据，还推动了三维生成技术在艺术和文化遗产数字化中的应用。其影响不仅体现在三维建模技术的进步上，还为跨学科研究如计算机视觉、图形学和人工智能的融合提供了新的可能性。

相关研究论文

• 3DBonsai: Structure-Aware Bonsai Modeling Using Conditioned 3D Gaussian Splatting

  香港科技大学（广州） · 2025年