InfBaGel
收藏资源简介：
该数据集包含人类-物体-场景交互（HOSI）生成所需的数据，包括训练集（OMOMO）和测试集，以及LINGO数据集（仅HSI）。训练集包括SMPL-X人体姿态参数、物体运动参数、场景占用网格、接触标签、文本注释的CLIP特征等。测试集结构类似。LINGO数据集仅包含人类-场景交互数据，无物体运动。数据集用于支持HOSI生成任务，地址为data/目录。
This dataset provides the necessary data for Human-Object-Scene Interaction (HOSI) generation, including the training set (OMOMO), test set, and the LINGO dataset (only for HSI, Human-Scene Interaction). The training set contains SMPL-X human pose parameters, object motion parameters, scene occupancy grids, contact labels, CLIP features of text annotations, and other relevant data. The test set has a similar structure. The LINGO dataset only includes human-scene interaction data without object motion. This dataset is designed to support HOSI generation tasks, and its storage directory is the data/ folder.
数据集简介
InfBaGel 是一个用于人-物-场景交互（HOSI）生成的数据集，旨在支持从文本指令到动态交互运动（包括人体动作、物体运动与场景上下文）的粗到细生成任务。该数据集是 ICLR 2026 论文 "InfBaGel: Human-Object-Scene Interaction Generation with Dynamic Perception and Iterative Refinement" 的官方数据集。
数据组成
数据集包含以下主要子集，存放于项目根目录的 data/ 文件夹下：
1. 训练集 (data/train/)
基于 OMOMO 数据集构建，包含人-物交互（HOI）与场景占用信息，文件结构如下：
- 人体动作参数：
human_orient.npy（SMPL-X 全局朝向）、human_pose.npy（SMPL-X 身体姿态）、transl_aligned.npy（人体平移）、betas.npy（形状参数）、gender.pkl（性别）。 - 运动分段信息：
start_idx.npy、end_idx.npy（每段起止帧）、human_joints_aligned.npy（关节点位置）、rest_human_offsets_aligned.npy（静态关节点偏移）、norm.npy（归一化参数）。 - 物体运动信息：
object_rot_mat.npy（物体旋转矩阵）、object_trans.npy（物体平移）、object_points.npy（物体表面点云）。 - 映射与场景信息：
object_name.pkl（序列到物体名称映射）、scene_name.pkl（帧到场景名称映射）、scene_name2file.pkl（场景名称到占用文件映射）。 - 文本与接触信息：
clip_features.npy（CLIP 文本特征）、text2features_idx.pkl（文本到特征索引映射）。 - 几何与接触数据：
rest_object_geo/（静态物体网格）、cano_object_bps_npy_files_joints24_120/（BPS 特征）、contact_label_npy_files/（手-物接触标签）、language_motion_dict/（语言标注字典）、Scene/（场景占用网格）。
2. 测试集 (data/test/)
与训练集结构相同，额外包含 Scene_vis/ 用于评估场景可视化。
3. LINGO 数据集 (data/dataset/)
仅包含人体-场景交互（HSI），无物体运动。文件包括：人体动作参数、运动分段信息、场景名称、CLIP 特征、文本-特征索引、手-物接触帧索引（left_hand_inter_frame.npy、right_hand_inter_frame.npy）、增强文本标注（text_aug.pkl）、语言标注字典、场景占用网格（训练用 Scene/，评估用 Scene_vis/）。
4. 共享物体几何数据 (data/object/)
包含所有物体的静态网格（rest_object_geo/，格式为 .npy / .ply / .json）以及 256³ 分辨率的 SDF 网格（rest_object_sdf_256_npy_files/）。
5. HOSI 评估测试集 (data/hosi_test/)
包含测试场景的 SDF 文件（Scene_sdf/）、每个序列的测试 JSON 文件（data/）、可视化文件（vis/）。
数据规模与获取
- 数据来源：OMOMO 数据集（HOI）和 LINGO 数据集（HSI），并通过混合训练策略注入伪 HOSI 样本。
- 下载地址：Hugging Face Dataset 链接为
https://huggingface.co/datasets/xdzouyd/infbagel-data。 - 预处理：所有数据已预计算并组织为
.npy、.pkl等结构化格式，可直接加载使用。
使用场景
该数据集适用于以下研究任务：
- 人-物-场景交互（HOSI）运动生成
- 以文本指令为条件的粗到细交互生成
- 一致性模型与扩散模型的训练与评估
引用
若使用该数据集，请引用以下论文：
@inproceedings{zou2026infbagel, title={InfBaGel: Human-Object-Scene Interaction Generation with Dynamic Perception and Iterative Refinement}, author={Yude Zou and Junji Gong and Xing Gao and Zixuan Li and Tianxing Chen and Guanjie Zheng}, booktitle={The Fourteenth International Conference on Learning Representations}, year={2026}, url={https://openreview.net/forum?id=TeyHNq4WlI} }
此外，基础数据集 OMOMO 和 LINGO 的引用信息也在论文中提及。
