HuSc3D

HuSc3D数据集是为3D物体重建任务设计的，由雅盖隆大学IDEAS研究院创建。该数据集包含六个由波兰雕塑家Paweł Althamer制作的人形雕塑场景，旨在支持在真实场景下进行3D重建的基准测试和研究。数据集涵盖了多种挑战，如不同的光照条件、动态背景和图像采集参数的不一致性。HuSc3D数据集由三种不同的方法收集，包括使用相机固定ISO、光圈和快门速度拍摄的照片，以及从手机视频提取的图像。该数据集的特点是具有高度细节的白色雕塑，具有复杂的穿孔和最小的纹理和颜色变化，以及每场景的图像数量差异显著，这为3D重建算法带来了额外的挑战。HuSc3D数据集适用于评估3D重建模型在现实世界场景下的性能，尤其是在处理细几何细节、颜色模糊和数据可用性变化方面的敏感性。该数据集的应用领域包括但不限于3D重建、计算机视觉和图形学，旨在解决现实世界场景下3D重建的挑战。

The HuSc3D dataset is designed for 3D object reconstruction tasks and was developed by the IDEAS Institute of Jagiellonian University. It comprises six humanoid sculpture scenes created by Polish sculptor Paweł Althamer, intended to support benchmark testing and research on 3D reconstruction in real-world settings. The dataset encompasses a range of challenges, including diverse lighting conditions, dynamic backgrounds, and inconsistencies in image acquisition parameters. Collected through three distinct methods, the HuSc3D dataset includes photographs captured with fixed ISO, aperture, and shutter speed using a standard camera, as well as images extracted from mobile phone videos. Characterized by highly detailed white sculptures featuring complex perforations, minimal texture and color variations, and substantial discrepancies in the number of images per scene, the dataset presents additional challenges for 3D reconstruction algorithms. The HuSc3D dataset is applicable for evaluating the performance of 3D reconstruction models in real-world scenarios, especially their sensitivity to fine geometric details, color ambiguity, and varying data availability. Its application domains include but are not limited to 3D reconstruction, computer vision, and graphics, with the goal of addressing the challenges of 3D reconstruction in real-world environments.

原始信息汇总

HuSc3D: Human Sculpture dataset for 3D object reconstruction

作者

Weronika Smolak-Dyżewska, Dawid Malarz, Grzegorz Wilczyński, Rafał Tobiasz, Joanna Waczyńska, Piotr Borycki, Przemysław Spurek

机构

Jagiellonian University

数据集描述

• 设计目的：用于从2D图像进行3D重建，模拟不熟练用户的真实采集过程。
• 内容：包含六个人形雕塑，由Paweł Althamer创作。
• 特点：
  • 高度详细的全白色雕塑。
  • 复杂的穿孔结构。
  • 最小的纹理和颜色变化。
  • 每个场景的图像数量差异显著。

数据集场景

1. Jarosław
2. Hanna
3. Kacper
4. Paulina
5. Tosia
6. Wiktor

相关资源

• arXiv (coming soon)
• Code
• Data

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

HuSc3D数据集的构建过程充分模拟了非专业用户在真实场景中的采集挑战。数据集包含六件由波兰雕塑家Paweł Althamer创作的白色穿孔人像雕塑，通过在Foksal画廊基金会总部进行多模式采集：使用Nikon D7000相机固定参数拍摄稀疏视角样本（Kacper和Paulina场景）；三星Galaxy S24 Ultra手机专业模式拍摄超高分辨率图像（Jarosław和Hanna场景）；以及手机视频抽帧方式捕捉动态白平衡变化（Tosia和Wiktor场景）。所有采集均保留真实环境中的动态背景、自动白平衡波动等非理想因素，并采用COLMAP进行预处理以生成最终训练集。

特点

该数据集的核心价值在于其精心设计的现实性挑战：纯白色雕塑的低纹理特性与复杂穿孔结构形成几何重建的双重考验；13.2%-28.4%的帧存在显著白平衡偏移，模拟手机拍摄的色度不一致问题；Kacper场景仅含66张训练图像，测试算法在稀疏数据下的泛化能力；部分场景8000px级超高分辨率图像迫使方法处理计算效率与细节保留的平衡。这种多维度挑战的组合，使HuSc3D成为首个系统涵盖消费级设备采集痛点的三维重建基准。

使用方法

研究者可通过官网获取数据集后，按照场景分类加载图像序列与COLMAP生成的相机参数。建议预处理阶段保持原始分辨率以评估算法对高分辨率输入的处理能力，同时提供4x/8x降采样版本确保可行性。评估协议要求保留12.5%图像作为测试集，采用PSNR、SSIM、LPIPS等指标量化重建质量。特别推荐对比不同方法在稀疏样本（Paulina场景）、白平衡突变（Tosia场景）等特定挑战下的性能差异，注意NeRF类方法在低纹理区域的敏感性及3DGS方法在细节保留方面的优势。

背景与挑战

背景概述

HuSc3D数据集由雅盖隆大学IDEAS研究所的Weronika Smolak-Dy˙zewska等研究人员于2025年提出，旨在解决3D物体重建领域中的现实采集挑战。该数据集包含六件由波兰雕塑家Paweł Althamer创作的人形雕塑，通过模拟非专业用户在真实场景中的采集过程，强调了光照变化、动态背景和图像采集参数不一致等问题。HuSc3D的提出填补了现有数据集在真实世界复杂场景重建中的空白，为3D重建算法的鲁棒性和适应性提供了重要的基准测试平台。

当前挑战

HuSc3D数据集面临的挑战主要体现在两个方面：首先，在领域问题方面，该数据集旨在解决非专业用户在真实场景中采集数据时的复杂性问题，如动态背景、光照变化和采集参数不一致等，这些问题在传统数据集中往往被忽略。其次，在构建过程中，研究人员需要克服雕塑表面细节复杂但颜色和纹理单一导致的特征匹配困难，以及不同采集方式（如手机摄像头的自动白平衡不一致）带来的数据不一致性。此外，部分场景的稀疏视图和高分辨率图像处理也为数据集的构建增加了难度。

常用场景

经典使用场景

HuSc3D数据集专为从2D图像进行3D重建任务而设计，模拟了非专业用户在真实场景中的数据采集过程。该数据集包含六件由Paweł Althamer创作的白色人形雕塑，这些雕塑具有复杂的穿孔结构和极低的纹理变化。数据集特别强调了真实世界中的挑战，如动态背景、光照条件变化以及图像采集参数的不一致性。这使得HuSc3D成为评估3D重建算法在非理想条件下性能的理想基准。

实际应用

在实际应用中，HuSc3D数据集为消费级设备（如智能手机）的3D重建提供了重要参考。随着3D重建技术日益普及，普通用户常使用手机拍摄物体进行重建。HuSc3D模拟了这种场景下的典型问题，如自动白平衡变化和动态背景干扰。该数据集可用于开发更鲁棒的3D重建算法，提升消费级应用中的重建质量，如电子商务中的商品展示、文化遗产数字化保护等。

衍生相关工作

HuSc3D数据集推动了多项相关研究工作的开展。基于该数据集，研究者们开发了针对低纹理物体重建的改进算法，如结合马尔可夫链蒙特卡洛方法的3D高斯泼溅技术（Splatfacto-MCMC）。这些工作显著提升了算法在稀疏视图和光照不一致条件下的表现。此外，HuSc3D还促进了高分辨率图像高效处理技术的研究，为解决消费级设备采集的大尺寸图像处理难题提供了新的思路。