WebVi3D

WebVi3D是一个多视图图像数据集，包含来自16M视频片段的320M帧图像，用于训练See3D模型。该数据集通过自动筛选多视图不一致和观察不足的视频片段来扩大训练数据，从而生成高质量、多样化的多视图图像数据集。WebVi3D is a multi-view image dataset that contains 320 million frames from 16 million video clips, and is intended for training the See3D model. This dataset expands the training data by automatically filtering out video clips with inconsistent multi-view content and insufficient observations, thereby generating a high-quality and diverse multi-view image dataset.

原始信息汇总

See3D 数据集概述

数据集简介

See3D 是一个视觉条件的多视图扩散模型，训练于大规模互联网视频数据，用于开放世界的 3D 创作。该模型通过仅从视频数据中获取视觉内容来生成 3D 知识。

数据集特点

• WebVi3D：包含 320M 帧图像，来自 16M 个视频片段，用于训练多视图图像数据集。
• 数据筛选：通过自动过滤多视图不一致和观察不足的视频片段，生成高质量、多样化的数据集。
• 无需姿态标注：通过引入时间依赖噪声的视觉信号，消除了对姿态条件的依赖。

数据集应用

• 3D 生成：支持对象级和场景级的 3D 生成，包括稀疏视图到 3D、文本/图像到 3D 以及 3D 编辑。
• 高保真 3D 生成：通过集成 See3D 到基于扭曲的管道中，实现高保真 3D 生成。

数据集下载

• 预训练模型和测试数据：可从 Google Drive 下载。

数据集引用

如果使用 See3D 数据集，请引用以下论文：

@inproceedings{Ma2024See3D, title = {You See it, You Got it: Learning 3D Creation on Pose-Free Videos at Scale}, author = {Baorui Ma and Huachen Gao and Haoge Deng and Zhengxiong Luo and Tiejun Huang and Lulu Tang and Xinlong Wang}, journal={arXiv preprint arXiv:2412.06699}, year={2024} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

WebVi3D数据集的构建基于大规模互联网视频数据，通过自动化的数据筛选流程，剔除了多视角不一致和观察不足的视频片段，从而确保了数据的高质量和多样性。该数据集包含320M帧图像，来源于16M个视频片段，涵盖了丰富的静态场景，为多视角图像生成提供了坚实的基础。

使用方法

WebVi3D数据集可用于训练和验证基于视觉条件的3D生成模型。用户可以通过提供的推理代码进行单视角和稀疏视角的3D生成实验，并根据需求调整超分辨率参数。数据集的预训练模型和示例测试数据已公开，用户可下载并放置在指定文件夹中，执行相应的脚本进行实验。

背景与挑战

背景概述

WebVi3D数据集由北京人工智能研究院（BAAI）的研究团队创建，旨在通过大规模互联网视频数据推动开放世界的三维内容生成研究。该数据集包含3.2亿帧图像，源自1600万段视频，主要用于训练视觉条件下的多视角扩散模型See3D。See3D模型通过从视频中提取视觉内容，无需显式的三维几何或相机姿态标注，即可生成高质量的三维内容。WebVi3D的构建不仅为三维生成领域提供了丰富的数据资源，还为解决大规模视频数据中的多视角不一致性和观测不足问题提供了自动化解决方案，推动了三维生成技术在开放世界中的应用。

当前挑战

WebVi3D数据集的构建面临多重挑战。首先，从海量互联网视频中筛选出具有多视角一致性的高质量数据是一项复杂的任务，需要高效的自动化数据筛选和处理流程。其次，由于缺乏显式的三维几何和相机姿态标注，模型必须依赖于纯视觉信号进行训练，这对模型的泛化能力和鲁棒性提出了更高的要求。此外，如何在保证生成质量的同时，实现高效的计算和资源利用，也是该数据集和模型面临的重要挑战。最后，WebVi3D的开放世界生成能力需要在广泛的场景和对象上进行验证，确保其在不同任务中的通用性和实用性。

常用场景

经典使用场景

WebVi3D数据集的经典使用场景主要集中在基于多视角视频的3D生成任务中。该数据集通过大规模互联网视频的自动筛选与处理，提供了高质量的多视角图像数据，支持从稀疏视角到完整3D模型的生成。其核心应用包括稀疏视角到3D的重建、文本或图像到3D的生成，以及3D编辑等任务。通过WebVi3D，研究者能够在无需显式3D几何或相机姿态标注的情况下，实现高保真的3D生成，极大地拓展了3D生成的应用边界。

解决学术问题

WebVi3D数据集解决了传统3D生成任务中依赖昂贵的3D数据集和复杂标注的学术难题。传统方法通常需要大量的3D几何数据和相机姿态信息，而WebVi3D通过从互联网视频中自动提取多视角图像，避免了这些昂贵的资源需求。这不仅降低了数据获取的成本，还为大规模3D生成提供了新的可能性，推动了零样本学习和开放世界生成技术的发展，具有重要的学术意义和影响力。

实际应用

WebVi3D数据集在实际应用中展现出广泛的前景。其生成的3D模型可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域，支持从稀疏视角到完整3D模型的快速生成。此外，WebVi3D还支持3D编辑任务，使得用户能够基于现有3D模型进行修改和优化，进一步提升了3D内容的创作效率。在工业设计、影视制作等领域，WebVi3D的高效生成能力为复杂场景的快速构建提供了有力支持。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉与3D生成领域，WebVi3D数据集的最新研究方向聚焦于大规模视频数据驱动的3D内容生成。该数据集通过自动化的数据筛选流程，从海量互联网视频中提取高质量的多视角图像，构建了一个包含3.2亿帧、1600万视频片段的多样化数据集。研究者们通过引入视觉条件扩散模型See3D，成功实现了无需显式3D几何或相机姿态标注的3D生成任务，显著提升了零样本和开放世界生成能力。这一研究不仅推动了3D生成技术的边界，还为3D编辑等下游任务提供了新的可能性，展示了数据驱动方法在3D内容创作中的巨大潜力。