ChronoScene

我们介绍了ChronoScene数据集，这是一个专门为多时期场景重建设计的基准数据集。该数据集包含12个多时期场景，包括真实世界和合成场景，捕捉了不同时间段的几何和外观变化。

We introduce ChronoScene, a benchmark dataset specifically designed for multi-period scene reconstruction. This dataset comprises 12 multi-period scenes, including both real-world and synthetic scenarios, which capture geometric and appearance variations across different time periods.

原始信息汇总

ChronoGS数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：ChronoScene
• 所属项目：ChronoGS
• 项目地址：https://github.com/ZhongtaoWang/ChronoGS
• 数据集详情页面：https://github.com/ZhongtaoWang/ChronoGS/blob/main/DATASET.md

数据集简介

ChronoScene是一个专门为多时期场景重建任务设计的基准数据集。该数据集包含12个多时期场景，涵盖真实世界场景和合成场景，捕捉了不同时间周期内的几何和外观变化。

数据集特点

• 场景类型：包含真实世界场景和合成场景
• 场景数量：12个多时期场景
• 变化类型：同时包含几何变化和外观变化
• 时间维度：多时期（多时间周期）

数据格式与结构

数据集采用COLMAP格式，目录结构如下：

scene_name/ ├── images/ # 图像文件夹 │ ├── 0000.png # 图像文件（文件名可任意） │ ├── 0001.png │ ├── 0002.jpg │ └── ... └── sparse/ ├── split.txt # 时间戳映射文件（必需） └── 0/ # COLMAP重建结果 ├── cameras.bin ├── images.bin ├── points3D.bin └── test.txt # 测试集图像列表（可选）

关键文件说明

split.txt文件

• 位置：必须放置在sparse/目录中
• 作用：定义图像名称与其对应时期（时间戳）ID的映射关系
• 格式：每行包含图像名称（不带文件扩展名）和时间戳ID（0~T-1），以空格分隔
• 时期数量：ChronoGS会根据此文件中唯一的时间戳ID自动计算时期数量T

split.txt示例

0000.png 0 0001.png 0 0002.png 1 0003.png 1 IMG_1234.png 0 IMG_1235.png 2 ...

重要说明

• 图像文件名本身不需要包含任何时期信息
• 时期分配完全由split.txt中的映射关系决定
• 数据集支持几何和外观的同步演化

相关资源

• 论文：https://arxiv.org/abs/2511.18794
• 代码仓库：https://github.com/ZhongtaoWang/ChronoGS
• 数据集文档：https://github.com/ZhongtaoWang/ChronoGS/blob/main/DATASET.md

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在计算机视觉与三维重建领域，多时期场景的精确建模一直是前沿挑战。ChronoScene数据集的构建旨在为此类研究提供标准化基准，其精心收录了12个涵盖真实世界与合成环境的多时期场景。每个场景均通过系统化采集流程构建，原始数据遵循COLMAP格式进行组织，包含图像序列及对应的稀疏重建结果。核心创新在于引入了时间戳映射文件split.txt，该文件明确规定了每幅图像所属的时期标识，从而将多时期图像集合与统一的三维几何支架进行关联，为后续的时变特征解耦奠定了数据基础。

使用方法

使用ChronoScene数据集需首先按照指定目录结构准备数据，确保图像文件夹与包含split.txt文件的稀疏重建目录正确对应。研究人员可通过配套的ChronoGS框架进行模型训练，该框架接受标准COLMAP格式输入并自动解析时期信息。在训练配置中，可调整基础特征、时变特征等维度以适配不同场景复杂度。完成训练后，不仅能够渲染指定时期的场景视图，还可利用内置的插值功能生成任意中间时刻的渲染结果，并通过标准化脚本计算PSNR、SSIM、LPIPS等图像质量指标，从而全面评估模型在多时期重建与解耦任务上的表现。

背景与挑战

背景概述

在计算机视觉与神经渲染领域，对多时期场景进行三维重建是一项具有重要应用价值的前沿课题。城市测绘、施工进度追踪以及自然环境监测等现实任务中，常会积累同一场景在不同时间点的图像集合，这些数据构成了几何与外观随时间演化的多时期场景。然而，现有重建方法往往基于静态或连续动态的假设，难以处理长期、非连续性的剧烈变化。为此，研究团队于2025年提出了ChronoScene数据集，作为ChronoGS框架的配套基准。该数据集由Zhongtao Wang等人构建，旨在为多时期场景重建提供一个专门的评估平台，包含12个真实与合成场景，捕捉了跨时期的几何与外观变化，推动了场景理解与动态建模方法的发展。

当前挑战

多时期场景重建面临的核心挑战在于如何从非连续、异质的时间采样中，解耦并重建场景中稳定不变与动态演化的组成部分。现有方法往往假设场景完全静态或变化平滑连续，难以处理长期跨度下几何结构的突变（如建筑物拆除或新建）与外观的显著差异（如季节更替或材质老化）。在数据集构建过程中，挑战同样显著：需要精确对齐不同时期采集的图像，确保时间戳标注的一致性；同时，数据需涵盖多样化的变化类型与尺度，既要保证真实场景的复杂性，又需通过合成数据提供可控的基准，以全面评估模型解耦不变特征与周期特定特征的能力。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与三维重建领域，ChronoScene数据集为多时期场景建模提供了基准测试平台。该数据集通过包含真实世界与合成场景，精确捕捉了不同时间点下几何结构与外观特征的演变过程。研究者利用其多时期图像集合，能够训练和评估如ChronoGS等先进框架，以实现在统一表示下对场景长期变化的解耦与重建，从而深入探索动态环境中的时空一致性表达。

解决学术问题

ChronoScene数据集有效应对了多时期场景重建中的核心学术挑战。传统方法在处理长期、非连续变化时，往往受限于静态假设或平滑运动约束，导致重建失败。该数据集通过提供涵盖几何与外观双重演变的标注数据，支持了不变基特征与时期特定变化特征的分离研究，为解决跨时期空间一致性保持、动态元素精准建模等关键问题提供了实证基础，推动了时序感知三维重建理论的发展。

实际应用

在实际应用层面，ChronoScene数据集支撑了城市测绘、工程建设监测与环境变化追踪等重要场景。例如，在城市数字化管理中，通过对比不同时期的场景重建结果，可以量化建筑改造、道路扩建等几何变化；在自然环境保护中，则能监测植被覆盖、地表形态的外观演变。这些应用依赖于数据集对多时期非连续变化的忠实记录，为自动化进度跟踪与长期态势分析提供了可靠的数据源。

数据集最近研究

最新研究方向

在三维场景重建领域，多时期场景的建模正成为前沿热点，尤其在城市更新、工程建设监测等应用中，如何从不同时间点的图像集合中精准分离不变特征与动态变化至关重要。ChronoScene数据集为此提供了专门基准，其最新研究聚焦于基于3D高斯泼溅的时序解耦表示学习，通过构建统一的锚点支架，同步重建多个时期的几何与外观演变。这一方向突破了传统静态或连续动态假设的局限，能够处理长期非连续变化，为数字孪生、环境监测等任务提供了高保真且时序一致的重建能力，推动了场景理解技术向更细粒度时空分析演进。