ACROSS-Lab/finetuning_sd_dataset_objaverse

这是一个包含1,030对提示-图像的数据集，这些数据是从3D数据集Objaverse中筛选和提取出来的。该数据集用于微调Stable Diffusion 2，以生成适合后续3D模型（如Triposr或CRM）使用的图像。在筛选图像时，由于大多数Objaverse对象没有标题或描述，因此需要手动筛选并保留约20%的图像来构建这个包含1,000张图像的数据集。

This is a dataset containing 1030 pairs of prompt-image, filtered and extracted from the 3D dataset Objaverse. The dataset is used to fine-tune the Stable Diffusion 2 model to generate high-quality images that can be further used as input for 3D models like Triposr or CRM. The dataset includes three features: image, label, and text, with the image feature being the primary one, the label feature containing class labels, and the text feature being a string type. The dataset is divided into a training set with 1030 samples, with a total size of approximately 796MB.

原始信息汇总

Stable Diffusion Dataset For 3D images generation

数据集概述

• 数据集名称: Stable Diffusion Dataset For 3D images generation
• 数据集用途: 用于微调Stable Diffusion 2模型，生成高质量的3D图像，以供后续的3D模型处理（如Triposr或CRM）。

数据集结构

• 特征:
  • image: 图像数据
  • label: 标签数据，包含类别标签train
  • text: 文本数据

数据集配置

• 配置名称: default
• 数据文件:
  • train: 训练集，包含1030个样本，总大小为796865621.92字节

数据集来源

• 数据来源: 从Objaverse数据集中筛选和提取的1030对提示-图像数据。

数据集处理

• 数据筛选: 由于Objaverse数据集中大部分对象没有标题或描述不充分，因此手动筛选并保留了约20%的图像，构建了一个包含1000张图像的数据集。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于3D图像生成的Stable Diffusion微调数据集，包含1030个从Objaverse 3D数据集中手动筛选的图像-文本对，旨在生成高质量、孤立的完整对象图像，以支持后续的3D建模流程。数据经过严格过滤，仅保留约20%的原始数据，确保了图像与文本提示的相关性和适用性。