360World

360World数据集是首个全面的固定相机全景视频集合，用于下游的4D场景重建任务。该数据集包含4455个相关文本到视频对，并经过精心策划，以解决当前4D场景生成领域缺乏高质量注释数据的挑战。该数据集为全景视频生成和4D场景重建提供了宝贵资源，有助于推动未来4D生成技术的发展。

The 360World dataset is the first comprehensive collection of fixed-camera panoramic videos tailored for downstream 4D scene reconstruction tasks. It includes 4,455 high-quality text-video pairs, and is carefully curated to address the critical shortage of high-quality annotated data in the current 4D scene generation field. This dataset serves as a valuable resource for panoramic video generation and 4D scene reconstruction, and helps advance the development of future 4D generation technologies.

原始信息汇总

数据集概述：360World数据集

基本信息

• 数据集名称: 360World数据集
• 相关论文: HoloTime: Taming Video Diffusion Models for Panoramic 4D Scene Generation
• 作者: Haiyang Zhou, Wangbo Yu, Jiawen Guan, Xinhua Cheng, Yonghong Tian, Li Yuan
• 机构: 北京大学、鹏城实验室、哈尔滨工业大学
• 年份: 2025
• 论文链接: https://arxiv.org/abs/2504.21650

数据集描述

• 类型: 全景视频数据集
• 用途: 适用于下游4D场景重建任务
• 特点:
  • 首个全面的全景视频集合
  • 用于生成高保真全景视频
  • 支持4D点云转换和4D高斯泼溅表示优化

相关方法

• Panoramic Animator: 两阶段图像到视频扩散模型，用于将全景图像转换为高质量全景视频
• Panoramic Space-Time Reconstruction: 利用时空深度估计方法将全景视频转换为4D点云

应用场景

• VR和AR技术中的沉浸式体验
• 4D场景生成与重建
• 全景视频生成

引用格式

bibtex @misc{zhou2025holotimetamingvideodiffusion, title={HoloTime: Taming Video Diffusion Models for Panoramic 4D Scene Generation}, author={Haiyang Zhou and Wangbo Yu and Jiawen Guan and Xinhua Cheng and Yonghong Tian and Li Yuan}, year={2025}, eprint={2504.21650}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2504.21650}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

360World数据集的构建采用了系统化的方法，首先通过关键词检索从YouTube获取公开可用的全景视频资源。为确保数据质量，研究团队基于关键帧检测技术对原始视频进行切片处理，筛选出具有显著场景变化的片段。每个视频片段均通过ShareGPT4Video大型视频语言模型进行深度分析，生成详细的文本描述，再经过大型语言模型的后处理优化，最终形成包含7,497个高质量全景视频片段、总计5,380,909帧的标准化数据集。数据采集过程特别注重固定相机视角的全景视频，为4D场景重建任务提供了独特的数据支持。

特点

360World数据集作为首个面向4D场景重建任务的大规模全景视频集合，具有三个显著特征：其一，所有视频均采用固定相机视角拍摄，确保了时空一致性；其二，覆盖场景多样性突出，包含自然景观、城市环境等多种现实场景；其三，每个视频片段都配有经过精细处理的文本描述，这些描述通过先进的多模态模型生成并优化，准确反映了场景内容和动态特征。数据集特别强调局部区域运动的捕捉能力，符合全景视频中动态元素通常呈现局部化分布的特性。

使用方法

该数据集主要用于训练和评估全景视频生成模型。研究人员可采用两阶段训练策略：先在低分辨率下训练全局运动引导模型，再结合混合数据集进行高分辨率细化模型的训练。对于4D重建任务，建议先利用数据集训练全景动画生成器，再通过时空深度估计方法将生成的全景视频转换为4D点云。使用过程中需注意保持全景视频的水平端连续性，可采用全景循环技术对生成结果进行后处理。数据集支持端到端的4D场景生成流程验证，包括全景视频生成质量和4D重建效果的评估。

背景与挑战

背景概述

360World数据集由北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院的周海洋、王博宇等研究人员于2025年提出，是首个专注于固定相机视角全景视频的大规模数据集。该数据集包含7,497个高质量全景视频片段，共计5,380,909帧，涵盖自然景观到城市环境等多种真实场景，旨在为4D场景生成任务提供数据支持。360World数据集的创建填补了全景视频训练数据的空白，推动了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域中沉浸式体验的发展。

当前挑战

360World数据集面临的挑战主要包括两方面：一是领域问题的挑战，即如何从静态全景图像生成动态全景视频并进一步重建为4D场景，这需要模型具备对复杂时空动态的理解能力；二是构建过程中的挑战，包括数据采集的难度（如固定相机视角全景视频的稀缺性）、数据标注的复杂性（需通过大型视频语言模型生成详细的文本描述）以及数据处理的挑战（如关键帧检测和视频切片以保证数据质量）。此外，全景视频的端到端连续性和时空一致性也是构建过程中需要解决的关键技术难题。

常用场景

经典使用场景

360World数据集作为首个专注于固定相机拍摄的全景视频数据集，在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域具有重要应用价值。该数据集通过提供高质量的全景视频片段及其文本描述，为生成模型提供了丰富的训练素材，使其能够理解和生成动态的全景场景。经典使用场景包括全景视频生成、4D场景重建以及虚拟漫游体验的创建。

实际应用

在实际应用中，360World数据集为全景视频生成和4D场景重建提供了强大的数据支持。例如，在虚拟旅游、沉浸式游戏开发和远程协作等场景中，该数据集可以帮助生成逼真的动态全景环境，提升用户体验。此外，数据集还可用于训练和优化生成模型，使其能够快速响应多样化的用户需求。

衍生相关工作

360World数据集催生了一系列相关研究工作，例如HoloTime框架中的Panoramic Animator和Panoramic Space-Time Reconstruction技术。这些工作通过结合扩散模型和高斯泼溅表示，实现了从静态全景图像到动态4D场景的高效转换。此外，数据集还启发了其他研究团队探索全景视频生成和4D内容创建的新方法，进一步推动了该领域的发展。