Ubisoft La Forge Animation Dataset|动画数据集|运动捕捉数据集

Ubisoft La Forge动画数据集，包含77个序列和496,672个运动帧，以BVH文件格式存储，涵盖多种主题如障碍、行走、舞蹈等。

The Ubisoft La Forge animation dataset comprises 77 sequences and 496,672 motion frames, stored in BVH file format. It covers a variety of themes such as obstacles, walking, dancing, and more.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

Ubisoft La Forge Animation Dataset ("LAFAN1")

数据集用途

用于支持SIGGRAPH 2020论文《Robust Motion In-betweening》的研究。

数据集内容

• 文件格式：所有动画序列采用BVH文件格式。
• 数据量：包含5个主题，77个序列，共计496,672个运动帧，帧率为30fps，总时长约4.6小时。
• 文件命名规则：每个BVH文件名遵循[theme][take number]_[subject ID].bvh的命名方式。

主题分类

Theme	Description	Number of sequences
Obstacles	Locomotion on uneven terrain	17
Walk	Walking locomotion, with different styles	12
Dance	Free dancing	8
Fall and get up	Falling on the ground and getting back up	6
Aiming	Locomotion while handling or aiming a gun	5
Ground	Locomotion while crawling and crouching	5
Multiple actions	Miscellaneous/multiple movements per sequence	4
Run	Jogging/Running locomotion	4
Fight	Various fight movements	3
Jumps	Locomotion with one and two-leg jumps	3
Fight and sports	Fight and sports movements	2
Push and stumble	Pushing, stumbling and recovery	3
Push and fall	Pushing, falling, and getting up	2
Sprint	Sprinting locomotion	2
Push	Pushing adversary	1

数据集使用许可

本数据集遵循Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International Public License。

引用信息

若使用此数据集或转换基准代码，请引用以下论文：

@article{harvey2020robust, author = {Félix G. Harvey and Mike Yurick and Derek Nowrouzezahrai and Christopher Pal}, title = {Robust Motion In-Betweening}, booktitle = {ACM Transactions on Graphics (Proceedings of ACM SIGGRAPH)}, publisher = {ACM}, volume = {39}, number = {4}, year = {2020} }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Ubisoft La Forge Animation Dataset（LAFAN1）的构建基于2017年5月在工作室中拍摄的动画数据。该数据集包含了5个主题、77个序列和496,672帧的运动数据，以BVH文件格式存储。每个BVH文件按照主题、拍摄编号和主体ID的命名规则进行标识，确保了数据的一致性和可追溯性。数据集的构建旨在为动画制作中的运动插值提供高质量的基准数据，支持多种复杂动作的分析与模拟。

特点

LAFAN1数据集的显著特点在于其多样性和高分辨率。数据涵盖了从步行、舞蹈到战斗和障碍物穿越等多种动作主题，每个主题下又包含多个子序列，确保了数据的丰富性和广泛性。此外，数据集以30帧每秒的频率记录，提供了精细的运动细节，适用于高精度的动画分析和生成任务。

使用方法

使用LAFAN1数据集时，用户需通过git lfs工具克隆包含大文件的仓库。数据集主要用于动画生成和运动插值的研究，支持多种基线评估方法，如零速度基线和插值基线。评估过程中，用户可通过运行evaluate.py脚本进行基线评估，并通过evaluate_test.py验证结果的准确性。数据集还提供了多种评估指标，包括全局四元数损失、全局位置损失和归一化功率谱相似度，以全面评估生成的运动质量。

背景与挑战

背景概述

Ubisoft La Forge Animation Dataset（简称LAFAN1）是由Ubisoft La Forge实验室于2017年5月创建的，旨在支持动画领域的研究。该数据集的核心研究问题是如何在动画制作中实现稳健的运动中间帧生成（Motion In-betweening），这一问题在动画制作中具有重要意义，因为它直接影响到动画的流畅性和真实感。LAFAN1数据集由Félix G. Harvey、Mike Yurick、Derek Nowrouzezahrai和Christopher Pal等研究人员主导开发，并在2020年的SIGGRAPH会议上发表了相关论文《Robust Motion In-Betweening》。该数据集的发布对动画领域的研究产生了深远影响，为后续的动画生成和处理技术提供了宝贵的资源和基准。

当前挑战

LAFAN1数据集在构建过程中面临了多个挑战。首先，数据集包含了多种复杂的动作序列，如行走、舞蹈、摔倒和起身等，这些动作的多样性和复杂性增加了数据处理的难度。其次，数据集中的动画序列以BVH文件格式存储，这种格式的处理需要特定的技术和工具，增加了数据集的使用门槛。此外，数据集的规模较大，包含约496,672帧的动画数据，这要求在数据存储和处理上具备高效的技术支持。最后，数据集的评估需要多种复杂的度量标准，如全局四元数损失、全局位置损失和归一化功率谱相似度，这些度量标准的计算和验证也是一项技术挑战。

常用场景

经典使用场景

在动画制作领域，Ubisoft La Forge Animation Dataset（LAFAN1）数据集的经典使用场景主要集中在运动插值和动画生成。该数据集通过提供高质量的动画序列，支持研究人员和开发者训练和验证运动插值算法，从而实现更加流畅和自然的动画过渡。例如，通过分析和学习数据集中的运动模式，可以生成逼真的中间帧，减少手动调整的工作量，提高动画制作的效率和质量。

衍生相关工作

LAFAN1数据集的发布催生了多项相关研究工作。例如，Holden等人在2020年提出了基于该数据集的Learned Motion Matching方法，显著提高了动画生成的效率和质量。此外，Harvey等人在2018年基于该数据集开发了Recurrent Transition Networks，用于角色运动生成。这些研究工作不仅推动了动画技术的发展，还为其他领域的数据驱动模型提供了新的思路和方法。

数据集最近研究

最新研究方向

在动画数据处理领域，Ubisoft La Forge Animation Dataset（LAFAN1）已成为研究者们探索运动插值和动画生成的前沿工具。该数据集不仅提供了丰富的动画序列，还支持多种复杂的运动模式，如障碍物穿越、舞蹈和战斗动作，为研究提供了多样化的数据基础。近年来，研究者们利用LAFAN1数据集，致力于开发更高效的动画生成算法，特别是在运动插值和实时动画生成方面取得了显著进展。此外，该数据集还被用于验证基于深度学习的动画生成模型，如Learned Motion Matching和Subspace Neural Physics，这些模型在提升动画质量和减少制作时间方面展现出巨大潜力。LAFAN1的广泛应用不仅推动了动画技术的创新，也为虚拟角色和增强现实应用提供了坚实的技术支持。