TailorNet Dataset|3D服装设计数据集|人体工程学数据集

TailorNet数据集用于预测3D服装，考虑了人体姿态、形状和服装风格。数据集包含多种服装类别，如T恤、衬衫、裤子等，并提供了详细的元数据和子数据集下载链接。

The TailorNet dataset is designed for predicting 3D garments, taking into account human pose, body shape, and clothing style. The dataset encompasses a variety of garment categories, such as T-shirts, shirts, and trousers, and provides detailed metadata along with download links for sub-datasets.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

TailorNet Dataset

数据集来源

该数据集是为论文 "TailorNet: Predicting Clothing in 3D as a Function of Human Pose, Shape and Garment Style" (CVPR 2020 Oral) 所创建。

数据集内容

目前包含6种服装类别：t-shirt, shirt, pant, skirt, short-pant, old-t-shirt。数据集结构如下：

ROOT ----smpl ----apose.npy ----garment_class_info.pkl ----split_static_pose_shape.npz

----<garment_class><gender> (e.g., t-shirt_female) --------pose/ ------------<shape_idx><style_idx> (e.g., 000_023) --------shape/ --------style/ --------style_shape/ --------avail.txt --------pivots.txt --------test.txt --------style_model.npz

数据集更新历史

• 2021/2/2: 数据集上传至Baidu Drive
• 2021/1/7: 数据生成代码更新
• 2020/12/7: 短裤、裙子类别可用
• 2020/7/31: 裤子、衬衫类别可用

数据集下载

数据集可通过以下链接下载：

• Data
• Baidu Drive (密码：TLNT)

数据集详细描述

• split_static_pose_shape.npz：包含训练和测试集的索引。
• garment_class_info.pkl：包含各服装类别的拓扑信息和面信息。
• apose.npy：包含A-pose的theta参数，用于建模服装风格空间。

数据集使用

• 数据转换为网格格式（如.obj）的方法见visualize_dataset.py的第44至64行。
• 可视化数据集的步骤包括安装渲染器和运行可视化脚本。

数据集统计

| | | train style_shape| test style_shape| | | class| gender|train pose| test pose|train pose| test pose| total| —————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— | t-shirt| female| 14589| 3309| 776| 224| 18898| | t-shirt| male| 14397| 3353| 815| 185| 18750| | shirt| female| 14553| 3342| 856| 144| 18895| | shirt| male| 14322| 3328| 831| 169| 18650| | pant| female| 14569| 3430| 805| 195| 18999| | pant| male| 14562| 3423| 793| 203| 18981| |short-pant| female| 14546| 3451| 804| 196| 18997| |short-pant| male| 14563| 3426| 796| 203| 18988| | skirt| female| 14554| 3444| 803| 197| 18998| | total| 130655| 30506| 7279| 1716| 170156| ——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

数据集生成

数据集生成包括多个步骤，如处理服装注册、模拟风格和形状组合等。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

TailorNet数据集的构建基于对人类姿态、体型和服装风格的深入分析。该数据集通过模拟不同性别和服装类别（如T恤、衬衫、裤子、短裤和裙子）在各种姿态和体型下的表现，生成高精度的三维服装模型。数据集的生成过程包括服装风格空间的建模、A-pose下的风格与形状组合的模拟、以及不同姿态的模拟。每个服装类别和性别的数据被分别存储，确保了数据的高质量和多样性。

使用方法

使用TailorNet数据集时，用户首先需要下载并解压相关数据文件，然后通过指定的Python脚本进行数据处理和可视化。数据集提供了详细的元数据和分割信息，用户可以根据需要选择训练和测试数据。此外，数据集还包含用于将数据转换为网格格式（如.obj）的代码，方便用户进行进一步的渲染和分析。通过这些步骤，用户可以充分利用TailorNet数据集进行服装预测和三维建模的研究。

背景与挑战

背景概述

TailorNet数据集是由Chaitanya Patel、Zhouyingcheng Liao和Gerard Pons-Moll等研究人员在2020年创建的，旨在解决三维服装预测问题。该数据集的核心研究问题是如何根据人体姿态、形状和服装风格来预测服装的三维形态。TailorNet数据集的发布对计算机视觉和虚拟现实领域产生了深远影响，特别是在服装模拟和虚拟试衣技术方面，为研究人员提供了一个标准化的基准数据集。

当前挑战

TailorNet数据集在构建过程中面临了多个挑战。首先，数据集的生成需要复杂的模拟过程，包括服装的物理模拟和人体姿态的动态变化，这要求高精度的计算和大量的计算资源。其次，数据集的多样性也是一个挑战，需要涵盖不同性别、不同服装类别和风格，以确保模型的泛化能力。此外，数据集的标注和分割也需要精确处理，以确保每个样本的准确性和一致性。这些挑战共同构成了TailorNet数据集在实际应用中的复杂性和技术难度。

常用场景

经典使用场景

TailorNet数据集在计算机视觉领域中，主要用于预测人体姿态、形状和服装风格对三维服装的影响。通过该数据集，研究者可以训练模型以预测不同人体姿态和形状下的服装变形，从而实现高度逼真的虚拟试衣体验。这一应用场景在虚拟现实、游戏开发和时尚设计等领域具有广泛的应用前景。

解决学术问题

TailorNet数据集解决了在三维空间中预测服装变形的关键学术问题。传统方法在处理复杂的人体姿态和服装风格时往往表现不佳，而TailorNet通过提供大规模、多样化的数据集，使得研究者能够开发出更精确的模型。这不仅推动了计算机图形学和计算机视觉领域的发展，还为相关领域的研究提供了坚实的基础。

实际应用

在实际应用中，TailorNet数据集被广泛用于虚拟试衣、服装设计和动画制作等领域。例如，电商平台可以利用该数据集开发虚拟试衣间，提升用户体验；时尚设计师则可以通过模拟不同人体姿态下的服装效果，优化设计方案。此外，游戏和电影行业也可以利用该数据集创建更加逼真的角色服装。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉和图形学领域，TailorNet数据集的最新研究方向主要集中在三维服装预测及其与人体姿态、形状和服装风格的复杂关系上。该数据集通过提供丰富的服装类别和多样化的姿态与形状组合，推动了服装动态模拟和虚拟试衣技术的发展。研究者们利用TailorNet数据集进行深度学习模型的训练，以实现更精确的服装变形预测和风格迁移，这对于增强虚拟现实和增强现实中的用户体验具有重要意义。此外，TailorNet数据集的开放性也促进了跨学科的合作，如计算机图形学、人体建模和时尚设计等领域的融合研究。