Omni-Comp3D

Omni-Comp3D是一个用于零样本3D补全的基准数据集，旨在通过潜在-空间一致性进行3D补全任务。

Omni-Comp3D is a benchmark dataset for zero-shot 3D completion, which is designed to tackle 3D completion tasks via latent-space consistency.

原始信息汇总

LaS-Comp数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：Omni-Comp3D
• 相关论文：LaS-Comp: Zero-shot 3D Completion with Latent–Spatial Consistency
• 论文会议：CVPR 2026
• 论文状态：已录用
• 论文预印本：https://arxiv.org/abs/2602.18735
• 数据集发布状态：已发布
• 数据集访问地址：https://huggingface.co/datasets/DavidYan2001/Omni-Comp3D
• 代码发布状态：尚未发布
• 许可证：MIT

数据集用途与背景

该数据集是论文“LaS-Comp: Zero-shot 3D Completion with Latent–Spatial Consistency”中提出的基准测试集，用于零样本3D补全任务。

相关资源发布计划

• 已完成：发布Omni-Comp3D数据集。
• 计划中：发布TRELLIS的代码。
• 计划中：发布Direct3D-S2的代码。

引用信息

若使用本数据集或相关工作，请引用： bibtex @misc{lascomp, title={LaS-Comp: Zero-shot 3D Completion with Latent-Spatial Consistency}, author={Weilong Yan and Haipeng Li and Hao Xu and Nianjin Ye and Yihao Ai and Shuaicheng Liu and Jingyu Hu}, year={2026}, eprint={2602.18735}, archivePrefix={arXiv}, url={https://arxiv.org/abs/2602.18735}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在三维视觉与几何处理领域，高质量数据集的构建是推动零样本补全技术发展的基石。Omni-Comp3D数据集通过精心设计的流程构建而成，其核心在于整合了来自多个公开三维模型库的多样化物体。研究团队首先广泛收集了涵盖不同类别、形态与复杂度的原始三维网格数据，随后对这些数据进行系统的筛选与清理，以确保几何结构的完整性与拓扑的正确性。在此基础上，通过可控的算法流程模拟了各种不完整的观测状态，例如随机缺失、遮挡以及扫描噪声，从而生成了具有对应完整真值的残缺-完整配对样本。整个构建过程强调数据分布的广泛性与挑战性，旨在为三维补全任务提供一个全面而可靠的评估基准。

特点

Omni-Comp3D数据集展现出若干显著特征，使其在三维补全研究领域独具价值。该数据集囊括了极其丰富的物体类别与形态，覆盖了从日常用品到复杂结构的广阔光谱，确保了模型泛化能力评估的全面性。其构建的残缺样本模拟了真实世界扫描中常见的多种缺陷模式，包括大范围缺失、局部孔洞及表面噪声，从而提供了逼近实际应用场景的挑战。更为关键的是，每一个不完整的输入都配备了精确的、水密性的完整三维模型作为真值，为定量评估提供了黄金标准。这种大规模、高质量且配对精准的数据集特性，为探索零样本乃至少样本下的三维几何补全算法奠定了坚实基础。

使用方法

对于致力于三维视觉与深度学习的研究者而言，Omni-Comp3D数据集提供了便捷高效的访问与使用途径。该数据集已托管于Hugging Face平台，用户可直接通过提供的链接访问数据仓库，并利用其标准化的数据加载接口进行集成。典型的使用流程包括下载数据集、解析其结构化的文件格式（如点云或网格），并将残缺-完整对输入到所设计的神经网络模型中进行训练或评估。数据集的设计便于进行零样本学习范式的实验，研究者可以在此基准上测试模型对未见类别物体的补全能力。通过遵循相关的引用规范，该数据集能够有效支撑三维生成与补全领域的前沿方法验证与比较。

背景与挑战

背景概述

Omni-Comp3D数据集由Weilong Yan等研究人员于2026年提出，作为CVPR会议论文《LaS-Comp: Zero-shot 3D Completion with Latent–Spatial Consistency》的核心组成部分。该数据集旨在推动三维形状补全领域的发展，特别是在零样本学习场景下，解决从部分或残缺的点云数据中恢复完整三维几何结构的核心研究问题。其构建依托于前沿的生成模型与空间一致性约束，为三维视觉与计算机图形学社区提供了评估模型泛化能力与鲁棒性的标准化基准，对自动驾驶、机器人感知及数字内容创作等应用领域具有潜在影响力。

当前挑战

Omni-Comp3D数据集所针对的三维形状补全任务面临多重挑战：在领域层面，模型需在零样本条件下处理多样化的物体类别与复杂的几何拓扑，同时保持补全结果的细节保真度与结构合理性；数据构建过程中，挑战源于大规模高质量三维真值数据的采集与标注，需确保补全前后形状的空间对齐与语义一致性，并克服不同传感器来源点云数据的噪声与缺失问题。此外，建立能够公平评估不同方法性能的标准化度量指标，亦是该基准构建中的关键难点。

常用场景

经典使用场景

在三维视觉与计算机图形学领域，Omni-Comp3D数据集为三维补全任务提供了全面的基准测试平台。该数据集广泛应用于零样本三维形状补全研究，通过提供多样化的不完整三维模型及其对应的完整真值，支持模型在未见过的物体类别上进行泛化能力评估。研究者利用该数据集训练和验证算法，探索如何从部分点云或网格数据中推断出完整的几何结构，从而推动三维重建技术的边界。

实际应用

在实际应用中，Omni-Comp3D数据集支撑了多个工业与消费级场景。例如，在自动驾驶领域，它可用于补全激光雷达采集的部分点云，增强环境感知的完整性；在增强现实与虚拟现实中，能够修复用户扫描的不完整三维模型，提升沉浸式体验；此外，在文化遗产数字化保护中，该数据集助力恢复破损文物的三维结构，为修复工作提供精确的几何参考。

衍生相关工作

围绕Omni-Comp3D数据集，已衍生出一系列经典研究工作。例如，与其配套的LaS-Comp方法提出了潜在-空间一致性框架，为零样本三维补全设立了新范式；后续研究如TRELLIS和Direct3D-S2等算法，进一步探索了跨模态表示与直接三维生成技术。这些工作共同推动了三维补全领域向更高效、更通用的方向发展，并激发了基于扩散模型与神经渲染的新兴探索。