OmniDiff|图像差异描述数据集|计算机视觉数据集

OmniDiff是一个包含324个复杂现实世界和3D合成场景的高质量数据集，涵盖了12种不同的变化类型，每种变化都伴有精细的人类注释，平均描述长度为60个词。数据集通过现场摄影、网络爬虫和3D渲染相结合的方式收集，既包括室内外各种日常环境的变化对，也利用Blender模拟真实世界的变化。数据集的构建分为两个主要阶段：变化对收集和差异描述收集，以确保数据集的全面性和准确性。该数据集旨在用于图像差异描述任务，以解决环境监测和监控系统中精确描述视觉差异的需求。

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数据集介绍

构建方式

OmniDiff数据集的构建过程分为两个主要阶段：变化对收集和差异描述收集。首先，通过现场摄影和网络爬取技术，从224个不同的室内外场景中收集变化对，确保覆盖广泛的日常环境。其次，使用Blender引擎渲染复杂的3D场景，模拟现实世界的变化，生成50个室内和50个室外场景的变化对。为确保数据集的准确性和可靠性，差异描述由人工标注者完成，平均每个图像对的描述长度为60个单词，涵盖12种不同的变化类型。

特点

OmniDiff数据集的特点在于其多样性和细粒度标注。该数据集包含324个复杂场景，涵盖室内外环境，并通过3D渲染和真实场景的结合，提供了丰富的视觉变化类型。每个图像对的差异描述平均长度为60个单词，确保了对细微变化的精确描述。此外，数据集涵盖了12种不同的变化类型，如视角、光照、添加、消失、替换等，使其成为图像差异描述任务中的综合性基准。

使用方法

OmniDiff数据集的使用方法主要围绕图像差异描述任务展开。研究人员可以利用该数据集训练和评估多模态大语言模型（MLLMs），特别是那些专注于细粒度视觉差异感知的模型。通过引入多尺度差分感知模块（MDP），模型能够更准确地识别和描述图像对之间的差异。数据集还支持跨场景的差异识别任务，适用于环境监测、监控系统等实际应用场景。

背景与挑战

背景概述

OmniDiff数据集由北京师范大学和北京邮电大学的研究团队于2025年提出，旨在解决图像差异描述（Image Difference Captioning, IDC）领域的核心问题。该数据集包含324个复杂真实世界和3D合成场景，涵盖了12种不同的变化类型，平均每个图像对的差异描述长度为60个单词。OmniDiff通过精细的人工标注，提供了对图像对之间细微差异的详细描述，显著提升了IDC任务在复杂动态环境中的适用性。该数据集的推出填补了现有数据集在广度和深度上的不足，推动了视觉-语言理解领域的发展，尤其在环境监测和监控系统等应用中具有重要意义。

当前挑战

OmniDiff数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，IDC任务要求模型不仅能够准确定位图像对中的变化区域，还需生成语义准确的描述，这对模型的视觉感知和语言生成能力提出了极高要求。其次，现有数据集通常局限于特定场景中的有限变化类型，难以覆盖真实世界中的多样化变化。OmniDiff通过引入复杂3D合成场景和真实世界数据，扩展了数据集的广度，但也增加了模型在3D空间感知和跨场景泛化能力上的挑战。此外，数据集的构建过程中，如何确保标注的精细度和一致性也是一个重要难题，尤其是在处理复杂场景时，人工标注的准确性和效率需要高度优化。

常用场景

经典使用场景

OmniDiff数据集在图像差异描述（Image Difference Captioning, IDC）领域中被广泛用于训练和评估模型，尤其是在需要精细描述两幅相似图像之间细微差异的场景中。该数据集通过涵盖12种不同的变化类型，如视角、光照、添加、消失等，提供了丰富的图像对和详细的人工标注，使得模型能够在复杂和动态的环境中准确识别并描述图像间的差异。

实际应用

OmniDiff数据集在实际应用中具有广泛的潜力，特别是在环境监测和监控系统中。通过生成自然语言描述图像间的差异，该数据集可以帮助系统更准确地识别和报告环境中的变化，如建筑物外观的变化、交通流量的变化等。此外，该数据集还可用于智能家居、自动驾驶等领域，帮助系统理解场景中的动态变化。

衍生相关工作

OmniDiff数据集的推出催生了一系列相关研究工作，特别是在多模态大语言模型（MLLM）领域。基于OmniDiff，研究者提出了M3Diff模型，该模型通过引入多尺度差分感知模块（MDP），显著提升了模型在图像差异描述任务中的表现。此外，OmniDiff还被用于多个公开基准测试，如Spot-the-Diff、CLEVR-Change等，推动了IDC领域的进一步发展。