FiveM Clothing Data

这是一个为FiveM提供的GTA:V服装数据集，包含静态数据和服装图像，按集合组织。数据集包括可绘制物品和道具的JSON文件，以及相应的图像文件，图像按照类型、组件、模型索引和纹理索引命名。数据集还提供了详细的索引映射表，如可绘制索引和道具索引，以支持开发和使用。

This is a GTA:V clothing dataset designed for FiveM, which includes static data and clothing images organized into collections. The dataset contains JSON files for drawable items and props, alongside corresponding image files, where the images are named according to their type, component, model index and texture index. Furthermore, the dataset provides detailed index mapping tables such as drawable indices and prop indices to support development and usage.

原始信息汇总

FiveM Clothing Data 数据集概述

数据集简介

• 数据集名称：FiveM Clothing Data (WIP)
• 用途：提供适用于FiveM的GTA:V服装数据，包括静态数据和服装图像
• 游戏版本：Build 3407

数据内容

图像数据

• 格式：WebP
• 命名规则：根据类型（drawable或prop）、组件、模型索引和纹理索引命名
• 示例：D_11_1_0（D表示drawable，11表示JBIB组件，1为模型索引，0为纹理索引）
• 访问地址：https://raw.githubusercontent.com/Colbss/FiveM-ClothingData/refs/heads/master/images/{MODEL}/{COLLECTION}/{PREFIX}_{COMPONENT/PROP_TYPE}_{MODEL_INDEX}_{TEXTURE_INDEX}.webp

静态数据文件

• MP Drawables JSON：已上传（待校验）
• MP Props JSON：已上传（待校验）

服装组件索引

Drawable索引表

数字索引	字符串索引	描述
1	BERD	面具
3	UPPR	躯干/手臂
4	LOWR	腿部/裤子
5	HAND	背包
6	FEET	鞋子
7	TEEF	颈部配饰
8	ACCS	内衣/腰带
9	TASK	背心
11	JBIB	衬衫/夹克

Prop索引表

数字索引	字符串索引	描述
0	P_HEAD	帽子
1	P_EYES	眼镜
2	P_EARS	耳部配饰
6	P_LWRIST	手表
7	P_RWRIST	手镯

特殊属性

• 手套组件（UPPER）：hasGloves属性
• 面具组件（BEARD）：
  • faceCovered：面部是否被遮盖
  • shrinkFace：是否需要收缩面部以避免穿模

数据状态

• 基础集合图像：待上传
• 静态数据校验：进行中
• 标签验证：需要人工校验和修正

贡献指南

• 需要验证静态服装数据的标签准确性
• 空白纹理需设置isBlank属性为true
• 新标签定义应基于现有标签体系
• 需在游戏中验证特殊属性设置

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在游戏模组开发领域，FiveM Clothing Data的构建依托于定制化脚本技术，该脚本基于fivem-greenscreener工具进行扩展，实现了对《GTA:V》角色服装的系统化采集。通过自动化截图与人工校对相结合的方式，数据集涵盖了多维度服装组件，包括上衣、裤装、配饰等，并以标准化命名规则存储图像与元数据。构建过程中注重数据完整性，针对特殊属性（如面部遮盖判定、手套标识等）进行了精细化标注，确保了数据结构与游戏引擎的兼容性。

特点

本数据集的核心特点在于其高度结构化的组织方式，将服装数据按模型类型（如MP男性/女性角色）划分为独立集合，并通过双重索引系统（数值索引与字符串索引）实现高效查询。图像资源采用WebP格式存储，兼顾压缩效率与视觉质量，且每项服装均关联人类可读标签（如“夹克”“手表”）及技术参数（纹理索引、组件类型）。此外，数据集还定义了服装的特殊属性字段（如hasGloves、faceCovered），为角色定制化开发提供了语义层面的支持。

使用方法

使用者可通过GitHub的RAW链接直接访问图像资源，路径格式遵循`模型/集合/前缀_组件类型_模型索引_纹理索引.webp`的规范化模板。元数据以JSON格式提供，分别存储于drawables与props文件中，支持通过字符串索引（如“UPPR”代表上衣）快速定位目标服装。开发过程中需结合游戏构建版本（如3407）校验数据一致性，并可利用标注的特殊属性字段实现动态服装交互逻辑。

背景与挑战

背景概述

FiveM Clothing Data数据集诞生于2024年，由Colbss团队主导构建，旨在为Grand Theft Auto V的多人在线模组FiveM提供系统化的虚拟服饰数据支持。该数据集聚焦于游戏内角色服饰的标准化分类与可视化呈现，通过整合服饰元数据与高精度图像，解决了模组开发中服饰资源命名混乱、属性缺失的核心问题。其结构化数据架构与开源特性显著提升了模组开发效率，为游戏虚拟经济与角色定制研究提供了重要基础设施。

当前挑战

该数据集需解决游戏服饰跨模型纹理匹配、动态属性标注等复杂问题，例如面具类物品需精确识别面部覆盖程度与模型收缩特性。构建过程中面临原始标签偏移、空白纹理甄别、多尺寸变体归一化等挑战，需通过人工校验与游戏内实测确保数据一致性。此外，服饰集合的完整性验证与特殊属性（如手套标识、面部遮蔽）的标准化定义仍需持续优化。

常用场景

经典使用场景

在游戏开发与虚拟角色建模领域，FiveM Clothing Data为Grand Theft Auto V的多人在线模组提供了系统化的服装资源库。该数据集通过标准化编码体系整合了数千件虚拟服装的视觉素材与元数据，支持开发者精准调用不同性别角色的上衣、裤装、配饰等11类基础组件。其经典应用体现在为角色定制系统提供可视化选择界面，用户可通过组件编号、纹理索引实时预览并组合各类服饰，极大提升了虚拟形象设计的效率与准确性。

解决学术问题

该数据集有效解决了开放世界游戏中角色外观多样性与数据标准化之间的核心矛盾。学术界借助其结构化数据开展了虚拟服装语义分割、跨游戏资产迁移等研究，突破了传统游戏模组依赖手工配置的局限性。通过建立组件类型与纹理属性的映射关系，为数字服装的物理模拟、动态穿戴效果提供了可量化的实验基础，推动了计算机图形学与虚拟现实领域的跨学科融合。

衍生相关工作

受该数据集启发，社区衍生出多项创新工具与标准扩展。v-clothingnames项目进一步完善了服装命名规范；fivem-greenscreener工具实现了自动化服装截图采集；部分研究者将其与Blender建模软件结合，开发出游戏服装三维重构管线。这些工作共同构建了开放世界游戏资产管理的生态系统，为后续GTA VI等新一代游戏的模组开发奠定了数据标准基础。