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Objaverse-PBR-render

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Hugging Face2026-06-16 更新2026-06-17 收录
官方服务:

资源简介:

Objaverse-PBR-render 是一个专为 Ink3D(一种利用视频生成模型的 3D 纹理生成流程)设计的多通道渲染条件视频数据集。该数据集基于 Objaverse 1.0 中的约 23,000 个 3D 模型,使用 Blender 4.0+ 的 CYCLES GPU 渲染器生成。每个模型从水平和垂直两个相机轨道进行渲染,每个轨道包含 120 个相机视角,生成 120 帧、分辨率为 1024×1024 的视频序列。数据包含六种几何条件通道:反照率(基础颜色)、世界空间位置图、法线图、着色颜色(RGB,白背景)、深度图和 Alpha 遮罩。数据按桶(121 个目录,从 `000-000` 到 `000-120`)和模型 UUID 组织,总计约 140,000 个视频文件,数据量约 142 GB。该数据集主要用于训练 Ink3D 流程中的 OrbitVideoGen 模块,为 3D 纹理生成提供高质量的几何条件输入。用户也可参考提供的渲染脚本,使用自定义的 GLB 模型生成类似数据。

Objaverse-PBR-render is a multi-channel rendered conditional video dataset designed for Ink3D, a 3D texture generation pipeline leveraging video generation models. The dataset is based on approximately 23,000 3D models from Objaverse 1.0 and generated using the CYCLES GPU renderer in Blender 4.0+. Each model is rendered from two camera orbits, horizontal (H) and vertical (V), with each orbit containing 120 camera viewpoints, producing video sequences of 120 frames at a resolution of 1024×1024. The data includes six geometric condition channels: albedo (base color), world space position map, normal map, shaded color (RGB, white background), depth map, and alpha mask. Data is organized by buckets (121 directories, from `000-000` to `000-120`) and model UUIDs, totaling approximately 140,000 video files with a data volume of about 142 GB. The dataset is primarily used to train the OrbitVideoGen module in the Ink3D pipeline, providing high-quality geometric condition inputs for 3D texture generation. Users can also refer to the provided rendering scripts to generate similar data with custom GLB models.

创建时间:
2026-06-16
原始信息汇总

数据集概述

数据集名称:Objaverse-PBR-render

许可协议:MIT

任务类别:图像到视频、图像到3D、其他(纹理生成)

标签:ink3d、纹理生成、PBR、多视角、Blender、objaverse

数据集规模:100GB ~ 1TB


数据集用途

该数据集为 Ink3D 项目提供预渲染的几何条件视频,用于基于视频生成模型的3D纹理生成管道。


数据集内容

  • 涵盖约 23,000 个 Objaverse 模型,分别从水平(H)和垂直(V)相机轨道渲染,每个轨道包含 120 个相机位,生成 120 帧,分辨率 1024×1024
  • 每个模型的渲染输出包含 6 种视频类型
    • albedo.mp4:基础颜色
    • position.mp4:世界空间位置图
    • normal.mp4:法线图
    • rgb.mp4:着色颜色(白色背景)
    • depth.mp4:深度图
    • mask.mp4:Alpha 遮罩

目录结构

h/videos_curve/{bucket}/{uuid}/ ├── albedo.mp4 ├── position.mp4 ├── normal.mp4 ├── rgb.mp4 ├── depth.mp4 └── mask.mp4

v/videos_curve/{bucket}/{uuid}/ ├── albedo.mp4 ├── position.mp4 ├── normal.mp4 ├── rgb.mp4 ├── depth.mp4 └── mask.mp4

  • Buckets:121 个目录(000-000000-120
  • 样本数量:每个轨道约 23,617 个模型
  • 总计:约 140,000 个视频文件,总大小约 142 GB

渲染与重建

  • 渲染:使用 Blender 4.0+ 和 CYCLES GPU 从 Objaverse 1.0 GLB 模型渲染。
  • 重建:通过 Ink3D 重建管道(bake_pbr.py)可将渲染视频烘焙回带纹理的 PBR GLB 模型。

引用

bibtex @article{ink3d2026, title = {Ink3D: Sculpting 3D Assets with Extremely Complex Textures via Video Generative Models}, author = {}, journal = {}, year = {2026}, }

搜集汇总
数据集介绍
Objaverse-PBR-render 数据集图片
构建方式
Objaverse-PBR-render数据集源自Objaverse 1.0集合中的GLB三维模型,借助Blender 4.0及以上版本的CYCLES GPU渲染引擎,对约23,000个模型执行了精细的几何条件视频渲染。渲染过程设计了水平与垂直两类相机轨道,每类轨道包含120台相机,生成了120帧1024×1024分辨率的高清视频序列。每个模型对应的输出视频涵盖了位置、法线、反照率、RGB着色、深度及遮罩六类通道信息,并以MP4格式按桶目录结构进行组织,总计约140K个视频文件,数据体量约142GB。
使用方法
使用者可直接从HuggingFace仓库下载对应桶目录下的视频文件,并依据videos_curve路径结构快速检索特定模型的六通道数据。对于自定义GLB模型,可借助Ink3D项目提供的Render模块渲染相同格式的条件视频。在应用层面,通过Ink3D重建管线中的bake_pbr.py脚本,可将所渲染视频与相机参数逆向烘焙为带有PBR纹理的GLB三维模型,实现从视频到可交互三维资产的完整闭环。
背景与挑战
背景概述
Objaverse-PBR-render数据集诞生于2026年前后,由Ink3D项目团队基于Objaverse 1.0的GLB模型,利用Blender 4.0的CYCLES GPU渲染引擎构建。该数据集聚焦于三维纹理生成研究,核心问题是如何通过视频生成模型为三维模型高效合成物理基础渲染(PBR)纹理。数据集包含约23,000个Objaverse模型的几何条件视频序列(如位置、法线、反照率、深度等),覆盖水平和垂直相机轨道,总计约140K个视频文件、142GB数据。作为Ink3D纹理生成流水线的关键支撑,该数据集推动了纹理合成从静态图像向动态视频条件生成的范式转变,为三维内容创作领域提供了标准化的多视角几何先验资源,显著提升了复杂纹理生成的逼真度与可控性。
当前挑战
该数据集所解决的领域挑战在于三维纹理生成中几何与外观的耦合问题,传统方法常因缺乏多视角几何引导而导致纹理模糊或失真,Objaverse-PBR-render通过提供稠密的几何条件视频(如位置与法向图)使生成模型能够感知物体表面细节与空间结构。构建过程中面临多重挑战:首先,大规模GLB模型的格式转换与材质一致性校验需高度自动化,以应对Objaverse中模型质量的参差不齐;其次,Blender的CYCLES渲染在120个视角、1024×1024分辨率下对计算资源消耗巨大,需优化渲染管线以平衡速度与保真度;最后,多通道视频(RGB、深度、掩码等)的编码与组织需保证数据完整性与快速随机访问,这要求精心设计字典结构与文件序列化策略。
常用场景
经典使用场景
Objaverse-PBR-render数据集为三维视觉与图形学领域提供了一套高质量的几何条件预渲染视频资源。该数据集涵盖约23,000个Objaverse三维模型,从水平与垂直两个相机轨道分别生成120帧1024×1024分辨率的条件视频,包含位置图、法线图、反照率、RGB、深度图及遮罩图等六种几何模态。这种多视角、多模态的渲染形式使得数据集成为连接二维视频生成模型与三维内容生成任务的理想桥梁,尤其在纹理生成、多视角重建和新视角合成等经典研究场景中扮演关键角色。研究者可直接利用这些精心组织的条件视频作为输入或监督信号,极大简化了从图像/视频到三维结构的建模流程,为三维内容创作提供了标准化、可复现的训练与评测基准。
解决学术问题
该数据集直面三维纹理生成研究中数据获取成本高昂、条件模态不统一的核心瓶颈。传统上,研究者需自行搭建渲染引擎完成大规模三维模型的PBR纹理提取,过程繁琐且难以复现。Objaverse-PBR-render通过提供现成的多模态几何条件视频,解决了三个关键学术难题:其一,如何高效地将几何信息(位置、法线、深度)与外观信息(RGB、反照率)对齐整合,为纹理生成模型提供结构化输入;其二,如何利用视频生成模型的空间-时间一致性能力,从多视角条件视频中推断完整三维材质,推动无纹理三维模型自动着色的研究进展;其三,如何构建大规模、标准化的评测体系,使不同纹理生成算法可在统一数据上进行公平比较。该数据集的出现有效填补了三维内容生成领域数据基础设施的空白,加速了从单帧图像生成迈向多视角时序生成的理论探索。
实际应用
在实际应用层面,Objaverse-PBR-render数据集显著降低了三维资产生产中纹理制作的专业门槛。游戏开发与影视特效团队可利用该数据集训练或微调纹理生成模型,实现从粗糙几何模型到具备真实光照响应(PBR材质)的完整三维资产的一键式转换。工业设计领域,产品建模师可将CAD模型导入数据集支持的渲染管线,快速生成多角度材质预览,极大缩短迭代周期。虚拟现实与增强现实内容创建者受益于数据集提供的多视角条件视频,能够高效构建具有丰富纹理细节的数字孪生场景。此外,电商平台的3D商品展示、数字人快速布材质、建筑可视化等商业场景均可借助该数据集训练出的模型实现自动化纹理迁移与优化。数据集的Blender渲染流程设计使其易于集成至现有生产管线,确保从学术原型到工业部署的无缝衔接。
数据集最近研究
最新研究方向
Objaverse-PBR-render数据集聚焦于三维纹理生成与多视角条件视频渲染的前沿方向,尤其与Ink3D管线紧密关联。当前研究热点包括利用视频生成模型为复杂三维资产合成PBR材质,通过几何条件视频(位置、法线、反照率等)驱动纹理重建,实现从单帧或视频到高质量纹理贴图的映射。该数据集提供的双轨道(水平/垂直)120帧高分辨率渲染视频,为训练多视角一致性纹理生成模型奠定了关键数据基础,推动了装备级PBR纹理自动生成技术的发展。其在文本引导纹理合成、零样本材质迁移等方向具有重要应用价值,为降低3D内容创作门槛、提升数字资产生产自动化水平提供了有力支撑。
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