Objaverse-OA

为了填补现有3D生成模型在方向一致性方面的不足，我们构建了Objaverse-OA数据集，包含14,832个方向对齐的3D模型，涵盖1,008个类别。利用Objaverse-OA，我们对两种代表性的3D生成模型进行了微调，以产生在各类别间具有一致方向的对齐物体。

To address the existing shortcomings of 3D generative models in directional consistency, we have constructed the Objaverse-OA dataset, which includes 14,832 directionally aligned 3D models across 1,008 categories. Utilizing the Objaverse-OA dataset, we have fine-tuned two representative 3D generative models to produce aligned objects with consistent directions across various categories.

原始信息汇总

Orientation Matters 数据集概述

数据集基本信息

• 名称: Orientation Matters
• 版本: 1.0.0
• 官方仓库: https://github.com/YichongLu/Orientation_Matters
• 项目页面: https://xdimlab.github.io/Orientation_Matters/
• 论文地址: https://arxiv.org/abs/2506.08640

数据集内容

• 数据集名称: Objaverse-OA
• 数据规模: 14,832个3D模型
• 覆盖类别: 1,008个类别
• 特点: 方向对齐的3D模型

研究背景

• 研究问题: 现有3D生成模型由于训练数据不一致导致结果方向错位
• 解决方案: 提出方向对齐的3D物体生成任务，构建Objaverse-OA数据集

技术贡献

1. 构建大规模方向对齐的3D数据集Objaverse-OA
2. 基于多视图扩散和3D变分自编码器框架微调代表性3D生成模型
3. 展示下游应用：
   • 通过分析-合成实现零样本模型无关物体方向估计
   • 在3D仿真系统中实现基于箭头的高效物体旋转操作

待完成事项

• [ ] 添加Huggingface演示
• [ ] 发布Objaverse-OA数据集
• [ ] 添加训练代码
• [ ] 添加评估代码
• [ ] 添加AR应用代码
• [ ] 添加基于箭头操作的Blender插件

引用信息

BibTeX @misc{lu2025orientationmattersmaking3d, title={Orientation Matters: Making 3D Generative Models Orientation-Aligned}, author={Yichong Lu and Yuzhuo Tian and Zijin Jiang and Yikun Zhao and Yuanbo Yang and Hao Ouyang and Haoji Hu and Huimin Yu and Yujun Shen and Yiyi Liao}, year={2025}, eprint={2506.08640}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2506.08640}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在三维视觉领域，物体朝向一致性对生成模型的实用性具有关键影响。Objaverse-OA数据集通过系统化筛选和标注流程构建而成，从原始Objaverse数据集中精选14,832个三维模型，覆盖1,008个不同类别。研究团队采用严格的几何分析方法，为每个模型建立规范化的朝向基准，确保所有样本在空间坐标系中保持一致的方位对齐。这种构建方式有效解决了原始数据中存在的朝向混乱问题，为生成模型的训练提供了高质量的基准数据。

特点

该数据集最显著的特征在于其严格的朝向一致性标准，这在当前三维生成研究领域具有开创性意义。所有模型均经过专业校准，确保不同类别物体在空间中的基准朝向保持统一。数据集涵盖广泛的物体类别，从日常用品到复杂器械，具有丰富的几何多样性。特别值得注意的是，该数据集支持跨类别泛化研究，其对齐特性使得生成模型能够学习到超越单一类别的空间感知能力，为三维生成任务设立了新的基准。

使用方法

研究人员可通过官方渠道获取Objaverse-OA数据集，建议将其作为三维生成模型的训练基准。使用时需注意保持数据原有的朝向规范，任何数据增强操作都应确保不破坏原始的空间对齐特性。该数据集特别适合用于评估生成模型在保持物体朝向一致性方面的性能，也可作为预训练数据提升模型的空间感知能力。对于下游应用，如三维场景构建或虚拟现实开发，建议直接使用经过该数据集训练的生成模型，以获得具有稳定朝向的三维物体。

背景与挑战

背景概述

Objaverse-OA数据集由XDimLab团队于2025年提出，旨在解决3D生成模型在物体朝向一致性方面的关键问题。该数据集包含14,832个经过严格朝向对齐的3D模型，覆盖1,008个不同类别，为计算机视觉领域提供了重要的基准数据。人类视觉系统能够从单张图像中准确推断物体的规范姿态，而传统3D生成模型由于训练数据的不一致性往往产生错位结果。Objaverse-OA的建立填补了这一研究空白，推动了基于单图像的3D物体生成技术发展，并在增强现实、虚拟仿真等下游应用中展现出重要价值。

当前挑战

在解决3D物体朝向一致性这一核心问题上，Objaverse-OA面临多重挑战。领域层面，如何定义跨类别的规范朝向标准成为首要难题，不同物体类别可能具有完全不同的自然朝向特征。构建过程中，大规模3D模型的采集与标准化处理需要克服数据异构性问题，包括模型格式转换、尺度统一和拓扑结构优化等技术障碍。此外，确保生成模型能够学习到有效的朝向先验知识，同时保持几何细节的生成质量，对算法设计提出了更高要求。这些挑战的解决直接关系到生成模型在实际应用中的可靠性和可用性。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉和三维建模领域，Objaverse-OA数据集为研究3D生成模型的定向对齐问题提供了重要支持。该数据集包含14,832个定向对齐的3D模型，覆盖1,008个类别，广泛应用于生成具有一致方向性的3D物体。研究人员利用该数据集训练和优化多视图扩散和3D变分自编码器框架，显著提升了生成模型的定向一致性。

解决学术问题

Objaverse-OA数据集解决了3D生成模型中常见的定向不一致问题。传统方法由于训练数据缺乏统一的定向标准，导致生成结果难以直接应用于下游任务。通过提供定向对齐的3D模型，该数据集为研究定向对齐的3D生成任务奠定了基础，推动了生成模型在真实场景中的实用性。

衍生相关工作

基于Objaverse-OA数据集，多项经典工作得以衍生，包括定向对齐的3D生成模型优化和高效物体旋转操作技术。这些工作不仅提升了生成模型的性能，还为3D仿真和交互式应用提供了新的解决方案。例如，研究人员开发了基于箭头的物体旋转操作工具，显著简化了3D仿真系统中的物体方向调整过程。