SynthHuman数据集是一个高保真的合成数据集，用于训练以人类为中心的计算机视觉模型。它包含30万张高分辨率（384×512）的图像，涵盖三个主要任务：相对深度估计、表面法线估计和软前景分割。数据集中的图像是通过高保真的程序生成技术创建的，包含详细的人类代表，包括数以万计的单独3D发丝、详细的衣物、配饰和表情丰富的面孔。该数据集由微软研究院在英国剑桥创建，并由微软共享。

Hugging Face2025-08-21 更新260

caizhongang/SynBody

3D人类研究

合成数据

SynBody是一个合成数据集，旨在通过提供大规模的人类数据集来推动3D人类研究。该数据集具有三个主要特点：1) 一个可以生成多样化主题的服装参数化人类模型；2) 分层的3D注释，支持多种任务；3) 一个可扩展的系统，用于生成逼真的数据以促进实际任务。数据集包含120万张图像，对应精确的3D注释，覆盖了10,000个人体模型、1,187个动作和多种视角。此外，数据集还包含用于人体姿态和形状估计以及

Hugging Face2024-11-04 更新150

Gabriel/synthetic_competing_risk

竞争风险

合成数据

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Hugging Face2023-05-18 更新380

The ACL-Synthetic

计算机视觉

合成数据

为了减轻在合成数据中产生常见本地化挑战的困难，我们通过设计收集了35个平均面积为40.9平方米的高质量室内场景，这些场景具有无纹理墙、重复枕头/图纸等，并提供了场景的火车/测试拆分 (火车/测试: 15/20场景)。我们将合成数据集命名为ACL-synthetic。

OpenDataLab2026-07-12 更新160