HumanVid|视频动画数据集|3D建模数据集

HumanVid 是一项创新的大规模高质量数据集，专为人类图像动画而设计，它通过结合精心挑选的现实世界视频和合成数据，为视频和电影制作领域带来了突破性的工具。该数据集的特点是它不仅包含了20,000个以人为中心的1080P分辨率视频，而且通过2D姿态估计器和基于SLAM的方法实现了人体和摄像机运动的精确注释。此外，HumanVid还集成了2,300个无版权的3D头像资产，通过创新的基于规则的摄像机轨迹系统，极大地丰富了训练数据中摄像机运动的多样性。

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数据集介绍

构建方式

HumanVid数据集的构建结合了精心筛选的真实世界视频和合成数据。真实世界数据部分，从互联网上收集了大量视频，并通过严格的筛选规则确保视频质量，最终形成了包含20K个高分辨率（1080P）以人为中心的视频集合。同时，利用2D姿态估计器和基于SLAM的方法进行人体和相机运动的标注。合成数据部分，收集了10K个3D角色资产，并利用现有的身体形状、皮肤纹理和服装资产进行扩展。特别地，引入了一种基于规则的相机轨迹生成方法，使得合成数据能够包含多样且精确的相机运动标注，这在真实世界数据中是难以获得的。

使用方法

HumanVid数据集主要用于训练和评估可控的人体图像动画模型。使用该数据集时，研究人员可以利用其提供的真实世界和合成视频数据，结合精确的相机和人体运动标注，训练模型以生成高质量且可控的人体视频。具体使用方法包括下载数据集中的视频和标注文件，利用这些数据进行模型训练，并通过数据集提供的基准模型进行性能评估。数据集的详细使用说明和代码可在项目网站上找到。

背景与挑战

背景概述

HumanVid数据集由香港中文大学、上海人工智能实验室和香港大学共同创建，旨在解决人像动画生成中的关键问题。该数据集于2024年发布，主要研究人员包括Zhenzhi Wang、Yixuan Li等。HumanVid是首个大规模高质量的人像动画数据集，结合了真实世界和合成数据，特别关注视频中的相机运动，这对于视频和电影制作具有潜在的重大影响。数据集的构建过程中，研究人员通过精心设计的过滤规则确保了视频质量，并使用SLAM方法和2D姿态估计算法进行人体和相机运动的标注，从而实现了对视频生成的高质量控制。

当前挑战

HumanVid数据集面临的挑战主要包括两个方面：一是缺乏高质量的公开数据集，现有的数据集如TikTok和UBC-Fashion在规模和质量上存在局限，阻碍了公平和透明的评估；二是现有方法主要依赖2D人体运动，忽视了视频中相机运动的重要性，导致视频生成控制能力有限。在构建过程中，研究人员遇到了视频质量保证、相机运动精确标注等技术难题，以及合成数据多样性和真实感的平衡问题。

常用场景

经典使用场景

HumanVid数据集的经典使用场景在于训练可控的人体图像动画模型。通过结合真实世界和合成数据，该数据集能够生成高质量、高分辨率的人体视频，并支持用户对摄像机运动和人体姿态的精确控制。这种控制能力在电影制作、虚拟现实和游戏开发等领域具有广泛的应用前景。

解决学术问题

HumanVid数据集解决了人体图像动画领域中缺乏高质量公开数据集的问题。传统方法依赖于私有数据集，导致公平和透明的基准测试受限。此外，现有方法往往忽视摄像机运动在视频中的重要性，导致视频生成控制能力有限且不稳定。HumanVid通过提供大规模、高质量的数据集，显著提升了人体图像动画的控制精度和视频质量。

实际应用

HumanVid数据集在实际应用中具有广泛的前景，特别是在电影制作、虚拟现实和游戏开发等领域。通过该数据集训练的模型能够生成高质量、可控的人体视频，极大地简化了电影特效制作和虚拟角色的动画生成过程。此外，该数据集还可用于开发更逼真的虚拟现实体验和增强现实应用。

数据集最近研究

最新研究方向

在人像动画领域，HumanVid数据集的最新研究方向聚焦于通过结合真实世界和合成数据，实现高质量且可控的人像视频生成。该数据集不仅解决了现有方法依赖私有数据集的问题，还强调了摄像机运动在视频生成中的重要性。通过引入基于规则的摄像机轨迹生成方法，HumanVid能够提供多样且精确的摄像机运动注释，这在真实世界数据中是难以获得的。研究者们正在利用这一数据集开发基线模型CamAnimate，该模型在训练过程中同时考虑了人像和摄像机运动，从而在控制人像姿态和摄像机运动方面达到了最先进的性能。这一研究方向不仅推动了视频和电影制作技术的发展，还为该领域的透明和全面评估设立了新的基准。

相关研究论文

• 香港中文大学、上海市人工智能实验室 · 2024年