G-Objaverse

G-Objaverse数据集包含大约265K个3D对象和1060万张渲染图像（每个对象40个视角，包括RGB、法线和深度图）。

The G-Objaverse dataset encompasses approximately 265K 3D objects and 10.6 million rendered images (each object with 40 viewpoints, including RGB, normal, and depth maps).

原始信息汇总

DiffSplat 数据集概述

数据集简介

DiffSplat 是一个生成性框架，能够从文本提示和单视角图像中在 1~2 秒内合成 3D 高斯散点。它直接从预训练的文本到图像扩散模型进行微调。

数据集组成

• 使用了 G-Objaverse 数据集，包含约 265K 个 3D 物体和 10.6M 张渲染图像（265K x 40 视角，包括 RGB、法线和深度图）用于训练 GSRecon 和 GSVAE。
• 使用了 Objaverse Filter 数据集的子集，包含约 83K 个 3D 物体，用于 DiffSplat 的训练。这些物体的文本描述由最新版本的 Cap3D 提供。

数据集用途

• 用于训练和测试 DiffSplat 模型，该模型能够根据文本提示和单视角图像生成 3D 高斯散点。

数据集获取

• 数据集存储在内部 HDFS 集群中，训练代码不能直接在本地机器上运行。需要根据提供的数据和加载器代码实现自己的数据加载逻辑。

数据集链接

• G-Objaverse
• Objaverse Filter
• Cap3D

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

G-Objaverse数据集用于GSRecon和GSVAE训练，包含了约265K个3D对象和1060万个渲染图像（每个对象40个视角，包括RGB、法线和深度图）。DiffSplat训练则使用了LGM提供的约83K个3D对象的子集。数据集的文本描述由Cap3D的最新版本提供，并经过DiffuRank refined处理。

特点

该数据集的特点在于其大规模的3D对象和渲染图像数量，为训练生成模型提供了丰富的学习素材。同时，数据集中的对象覆盖了多种类别和形状，使得模型能够学习到更加广泛和复杂的三维结构。此外，DiffSplat在训练时使用了过滤机制，以确保生成质量，而更大的数据集则有助于提升GSRecon和GSVAE的性能。

使用方法

使用该数据集时，用户需要根据自己的需求下载相应的预训练模型。对于不同的应用场景，如文本条件生成、图像条件生成和控制网生成，用户需要根据文档提供的说明调整相应的参数。数据集的使用包括模型的下载、推理以及可视化等步骤，具体操作需参照官方文档和代码库。

背景与挑战

背景概述

G-Objaverse数据集是一个包含约265K个3D对象和1060万个渲染图像的集合，这些图像是从各个对象的40个视图中生成的，包括RGB、法线和深度图。该数据集由Chenguo Lin、Panwang Pan、Bangbang Yang、Zeming Li和Yadong Mu等研究人员创建，并用于训练GSRecon和GSVAE模型。这些模型旨在从文本提示和单视角图像中合成3D高斯散点，其研究背景主要涉及计算机视觉和图形学领域，特别是在3D对象生成方面的应用。该数据集及其相关模型对相关领域产生了重要影响，为3D对象重建和生成提供了新的方法和视角。

当前挑战

在构建G-Objaverse数据集的过程中，研究人员面临了多个挑战。首先，数据集的过滤对于生成质量至关重要，其次，更大的数据集对于提升GSRecon和GSVAE的性能有益。此外，数据集的存储和加载逻辑需要特别设计，以适应内部HDFS集群的架构，这为训练过程带来了额外的复杂性。在研究领域问题方面，该数据集解决了如何从单视角图像和文本提示中生成3D对象的问题，这涉及到图像理解、3D重建和生成模型等多个技术挑战。

常用场景

经典使用场景

G-Objaverse数据集被广泛应用于3D对象的生成与渲染任务中，经典的使用场景包括根据文本描述或单张图像快速生成3D模型，并在短时间内完成渲染，以满足实时交互或快速原型设计的需要。

衍生相关工作

基于G-Objaverse数据集，衍生出了一系列相关工作，包括但不限于3D模型的自动生成、风格化渲染、交互式编辑等，这些工作进一步扩展了数据集的应用范围，并推动了相关领域的研究进展。

数据集最近研究

最新研究方向

该研究利用图像扩散模型DiffSplat，从文本提示和单视角图像中快速合成三维高斯散斑。研究重点在于将预训练的文本到图像扩散模型微调，以实现从文本提示和单视角图像生成三维高斯散斑。