Mono2Stereo

随着3D设备的快速发展和3D内容的短缺，立体转换正受到关注。最近的研究引入了预训练的扩散模型（DMs）来完成这一任务，但缺乏大规模的训练数据和全面的基准测试阻碍了最优方法和准确评估。为了解决这些问题，我们引入了Mono2Stereo数据集，提供高质量的训练数据和基准测试。我们的实证研究表明：1. 现有指标未能关注立体效果的关键区域；2. 主流方法在立体效果退化和图像失真方面面临挑战。我们提出了一种新的评估指标Stereo Intersection-over-Union（Stereo IoU），优先考虑视差并与人类判断有良好的相关性。此外，我们引入了一个强大的基线模型，平衡了立体效果和图像质量。With the rapid advancement of 3D devices and the shortage of 3D content, stereo conversion has garnered increasing attention. Recent studies have introduced pretrained diffusion models (DMs) to tackle this task, but the lack of large-scale training data and comprehensive benchmarks has hindered the development of optimal methods and reliable evaluation. To address these issues, we introduce the Mono2Stereo dataset, which provides high-quality training data and benchmark suites. Our empirical study reveals two key findings: 1. Existing metrics fail to prioritize the key regions associated with stereo effects; 2. Mainstream methods face challenges in stereo effect degradation and image distortion. We propose a novel evaluation metric, Stereo Intersection-over-Union (Stereo IoU), which prioritizes disparity and exhibits strong correlation with human judgment. Additionally, we introduce a strong baseline model that balances stereo effect and image quality.

原始信息汇总

Mono2Stereo 数据集概述

数据集基本信息

• 名称: Mono2Stereo
• 领域: 立体声转换（Stereo Conversion）
• 相关论文: arXiv:2409.02095
• 项目页面: Mono2Stereo Project Page
• 发表会议: CVPR 2025

数据集背景与目的

• 针对3D设备增长与3D内容短缺的问题，提供高质量的立体声转换训练数据和基准测试。
• 解决现有方法在立体效果退化和图像失真方面的挑战。
• 提出新的评估指标Stereo Intersection-over-Union (Stereo IoU)，优先考虑视差并与人类判断相关性较好。

数据集内容

• 训练数据: 提供数据处理代码（data_process.py），视频数据可从3Donlinefilms下载。
• 测试数据: 提供测试数据用于公平比较。
• 推荐测试集: 建议使用Inria 3DMovies进行模型测试。

使用方法

• 模型权重: 可从百度网盘下载。
• 依赖模型:
  • Depth Anything v2-small
  • Dual-condition Baseline Model
• 推理代码: 提供测试脚本test.py。

环境要求

• Python: 3.8.20
• CUDA: 12.1

引用与致谢

• 引用: 提供BibTeX格式引用（具体内容见README）。
• 致谢: 感谢开源项目Depth Anything和Marigold的代码支持。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在立体视觉技术快速发展的背景下，Mono2Stereo数据集的构建旨在解决3D内容短缺的问题。该数据集通过整合高质量的视频数据，采用深度学习和扩散模型技术进行立体转换。数据来源包括公开的3D电影资源，如Inria 3DMovies，并通过专门的数据处理脚本进行清洗和标注，确保数据的多样性和代表性。

特点

Mono2Stereo数据集以其高质量的立体转换数据和全面的基准测试著称。数据集特别关注立体效果的关键区域，提出了新的评估指标Stereo IoU，该指标更注重视差并与人眼判断高度一致。此外，数据集还揭示了现有方法在立体效果退化和图像失真方面的挑战，为后续研究提供了重要参考。

使用方法

使用Mono2Stereo数据集时，用户需先下载预训练的模型权重和深度估计模型的检查点。通过克隆项目仓库并安装依赖项，配置Python虚拟环境后即可运行推理脚本。数据集还提供了测试数据和处理代码，方便用户进行公平比较和模型测试。推荐使用Inria 3DMovies等资源进行进一步的模型验证。

背景与挑战

背景概述

在3D设备快速普及与3D内容严重短缺的背景下，立体视觉转换技术逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。由大连理工大学与腾讯PCG ARC实验室联合发布的Mono2Stereo数据集，作为CVPR 2025收录的基准数据集，旨在解决扩散模型在立体转换任务中面临的数据匮乏与评估标准缺失问题。该数据集由Songsong Yu、Yuxin Chen等学者牵头构建，通过提供高质量的训练样本与标准化测试集，为立体效果生成与质量评估建立了新的研究范式。其核心价值在于揭示了传统指标对关键立体感知区域的忽视，推动了Stereo IoU等创新性评估指标的诞生。

当前挑战

立体视觉转换领域长期存在两大核心挑战：其一，现有评估体系难以量化人类对深度感知的敏感区域，导致生成模型的优化方向与主观体验存在偏差；其二，数据构建过程中面临多模态对齐难题，需协调单目视频源与目标立体对的几何一致性，同时避免色彩失真与边缘伪影。Mono2Stereo在数据集构建阶段需克服大规模立体标注数据的获取成本，并通过双条件基线模型的设计平衡生成质量与计算效率，这些技术瓶颈的突破为后续研究提供了重要参考。

常用场景

经典使用场景

在三维视觉技术迅速发展的背景下，Mono2Stereo数据集为单目图像到立体图像的转换研究提供了高质量的基准数据。该数据集广泛应用于计算机视觉领域，特别是在立体图像生成、深度估计和三维重建等任务中。通过提供丰富的训练样本和评估标准，Mono2Stereo为研究人员和开发者提供了一个可靠的平台，用于验证和改进立体转换算法的性能。

实际应用

Mono2Stereo数据集的实际应用场景涵盖虚拟现实、增强现实和三维影视制作等多个领域。在虚拟现实和增强现实中，高质量的立体图像转换技术能够显著提升用户体验。在三维影视制作中，该数据集为快速生成立体内容提供了技术支持，缓解了三维内容短缺的问题。这些应用展示了Mono2Stereo在推动三维视觉技术商业化中的重要作用。

衍生相关工作

Mono2Stereo数据集催生了一系列相关研究，特别是在基于扩散模型的立体转换算法和评估指标设计方面。例如，基于该数据集提出的双条件基线模型在立体效果和图像质量之间取得了显著平衡。此外，Stereo IoU指标的引入为后续研究提供了新的评估方向，推动了立体转换技术的标准化和规范化发展。