DyMesh Dataset

DyMesh数据集是由阿里巴巴达摩院和湖畔实验室共同创建的一个大规模动态网格序列数据集，包含超过400万个带有文本注释的动态网格序列。这些序列包括约260万个16帧和160万个32帧序列，经过严格的收集、筛选、处理和注释程序，为4D内容生成提供了坚实的基础。数据集旨在通过结合文本描述和网格动画，为各种拓扑结构的网格生成高质量的动画，推动4D内容创作更加实用和便捷。

The DyMesh dataset is a large-scale dynamic mesh sequence dataset jointly created by Alibaba DAMO Academy and Lakeside Laboratory. It contains over 4 million dynamic mesh sequences with text annotations, including approximately 2.6 million 16-frame sequences and 1.6 million 32-frame sequences. After going through rigorous collection, filtering, processing and annotation procedures, it provides a solid foundation for 4D content generation. The dataset aims to generate high-quality animations for meshes of various topologies by combining text descriptions and mesh animations, thereby making 4D content creation more practical and convenient.

原始信息汇总

数据集概述：AnimateAnyMesh

基本信息

• 标题: A Feed-Forward 4D Foundation Model for Text-Driven Universal Mesh Animation
• 作者: Zijie Wu1,2, Chaohui Yu2, Fan Wang2, Xiang Bai1
  (1 华中科技大学, 2 阿里巴巴达摩院)
• 发表年份: 2025 (Arxiv)
• 代码/演示: arXiv Code Demo
• 视频演示: Video Demo (建议4K观看)

核心贡献

• 技术框架: 首个前馈式文本驱动通用网格动画框架
  • 支持任意拓扑结构网格的高质量动画生成
  • 生成耗时仅需数秒
• 创新架构: DyMeshVAE
  • 通过解耦时空特征实现动态网格序列的高效压缩与重建
  • 保持局部拓扑结构完整性
• 训练策略: 基于Rectified Flow的潜在空间训练方法
• 配套数据集: DyMesh Dataset
  • 包含超过400万条带文本标注的动态网格序列
  • 序列长度：16/32帧

技术特点

1. 双组件架构:
   • DyMeshVAE: 处理任意拓扑网格的压缩/重建
   • Shape-Guided Text-to-Trajectory Model: 文本条件轨迹生成
2. 关键能力:
   • 支持生成3D对象作为输入(如Tripo2.5生成的资产)
   • 相同文本条件下可通过不同种子生成多样化动画
3. 性能表现:
   • 语义准确性
   • 时间连贯性
   • 计算高效性(秒级生成)

数据集详情

• 规模: 4M+动态网格序列
• 帧数配置: 16帧/32帧两种
• 标注类型: 文本描述标注
• 示例内容: 舞蹈动作等人体运动序列

应用价值

• 显著提升4D内容创作效率
• 为通用网格动画提供标准化解决方案

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

DyMesh数据集的构建过程体现了严谨的科学方法论与多源数据融合的前沿理念。研究团队通过系统整合Objaverse、AMASS和DT4D三大权威动态数据集，采用Blender Python API实现了动画序列到网格序列的标准化转换。在数据处理环节，创新性地设计了顶点合并算法与时间窗口切片策略（T=16/32帧），结合运动幅度筛选机制（0.01-0.5阈值范围）确保数据质量。每个序列经过中心归一化处理后，使用Qwen-2.5-VL模型生成文本描述，最终形成包含400万动态网格序列的大规模数据集，其构建流程充分考虑了拓扑结构保持与时空一致性等关键因素。

特点

该数据集的核心优势在于其多维度的技术特性：规模上涵盖66,209个独立动画实例，时空维度支持16/32帧序列，几何复杂度覆盖4,096至50,000顶点量级。数据质量方面，通过严格的面顶点比筛选（<2.5）与运动幅度控制，确保几何合理性与运动自然度。创新性地引入双向时序切片与反向序列增强策略，使数据利用率提升3-4倍。标注体系采用自动化视频描述生成，每个序列配有人工验证的文本提示，为文本驱动动画任务提供精准监督信号。

使用方法

该数据集的使用遵循标准化流程：加载预处理后的.bin格式文件（包含面信息F∈R^(M×3)和顶点序列V∈R^(T×N×3)），通过DyMeshVAE架构实现动态网格的压缩与重建。研究建议采用8:1至4:1的顶点-FPS采样比例平衡效率与质量，支持512个默认token的注意力机制处理。对于文本驱动任务，可将CLIP文本嵌入与网格特征在Rectified Flow框架下联合优化。数据集已按顶点规模分区，用户可根据需求选择4,096/8,192/50,000顶点子集，配套提供的渲染脚本支持多视角可视化验证。

背景与挑战

背景概述

DyMesh Dataset是由阿里巴巴达摩院与华中科技大学的研究团队于2025年提出的动态网格序列数据集，作为AnimateAnyMesh框架的核心训练基础。该数据集包含超过400万条带文本标注的动态网格序列，涵盖人类动作、动物运动及物体变形等多种类别，填补了4D内容生成领域高质量动态3D数据稀缺的空白。其创新性地采用顶点轨迹分解和拓扑感知注意力机制，实现了对任意拓扑结构网格的高效压缩与重建，推动了文本驱动通用网格动画技术的发展，为VR/AR、游戏等领域的动态内容创作提供了重要基础设施。

当前挑战

DyMesh Dataset面临的挑战主要体现在两个方面：在领域问题层面，动态网格生成需解决时空特征解耦、局部拓扑结构保持与长时序运动连贯性等核心难题，现有方法在跨类别泛化能力和运动自然度上存在显著不足；在构建过程层面，数据集面临4D原始数据稀缺导致的样本多样性不足、不同来源动画数据的格式统一难题，以及针对合成渲染视频的文本标注质量不稳定等技术瓶颈。此外，大规模动态网格序列的存储优化与计算效率平衡也是数据集构建过程中的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

DyMesh数据集在4D内容生成领域具有广泛的应用价值，特别是在文本驱动的3D网格动画生成任务中表现突出。该数据集通过提供超过400万条动态网格序列及其文本标注，为研究人员构建了一个强大的基准平台。在AnimateAnyMesh框架中，DyMesh数据集被用于训练和验证首个前馈式通用网格动画模型，支持从静态3D网格和文本提示快速生成高质量动画。

衍生相关工作

DyMesh数据集催生了一系列创新性研究工作，包括动态网格压缩架构DyMeshVAE、基于形状引导的文本到轨迹模型等。这些工作通过解耦几何形状与运动特征，推动了通用4D内容生成的发展。相关技术已被拓展应用于人体运动生成、物体变形预测等多个子领域，为后续的4D高斯重建模型等工作奠定了重要基础。

数据集最近研究

最新研究方向

随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的快速发展，动态3D模型的生成与动画技术成为计算机视觉领域的研究热点。DyMesh Dataset作为首个专注于动态网格序列的大规模数据集，为4D内容生成提供了重要支持。该数据集包含超过400万条动态网格序列，涵盖了多样化的对象类别和运动模式，为文本驱动的网格动画任务奠定了数据基础。前沿研究主要聚焦于基于扩散模型的动态网格生成技术，通过解耦空间和时间特征，实现高效的4D内容生成。该数据集的应用显著提升了动画生成的语义准确性和时间一致性，推动了虚拟内容创作的可及性和实用性。

相关研究论文

• AnimateAnyMesh: A Feed-Forward 4D Foundation Model for Text-Driven Universal Mesh Animation

  华中科技大学, 阿里巴巴达摩院, 湖畔实验室 · 2025年