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Objaverse-XL是一个包含超过1000万个3D对象的开放数据集。该数据集用于训练Zero123-XL模型，该模型展示了强大的3D泛化能力，能够在草图、卡通和人物上进行新颖的视图合成。数据集还支持通过DreamFusion进行图像到3D的转换，以及通过文本到图像模型进行文本到3D的转换。Objaverse-XL的规模比之前的Objaverse 1.0大了一个数量级，并且更加多样化。数据集的使用遵循ODC-By v1.0许可证，但其中的单个对象可能遵循不同的许可证。

Objaverse-XL is an open dataset containing over 10 million 3D objects. This dataset is used to train the Zero123-XL model, which exhibits strong 3D generalization capabilities and enables novel view synthesis on sketches, cartoons, and human figures. The dataset also supports image-to-3D conversion via DreamFusion and text-to-3D conversion via text-to-image models. The scale of Objaverse-XL is an order of magnitude larger than the previous Objaverse 1.0, and it is also more diverse. The use of the dataset follows the ODC-By v1.0 license, but individual objects within it may be subject to different licenses.

原始信息汇总

Objaverse-XL 数据集概述

数据集描述

• 名称: Objaverse-XL
• 规模: 包含超过1000万个3D对象
• 用途: 用于训练Zero123-XL基础模型，展示出色的3D泛化能力

数据集特点

• 规模对比: Objaverse-XL相较于Objaverse 1.0（包含80万个对象），规模更大，多样性更丰富。
• 泛化能力: Zero123-XL模型相比原Zero123模型，在零样本泛化能力上有显著提升，能处理草图、卡通和人物的全新视图合成。
• 功能:
  • 图像转3D: 使用DreamFusion技术，通过Zero123-XL模型指导NeRF生成新视图。
  • 文本转3D: 结合文本转图像模型（如SDXL），实现文本到3D的转换。

数据集使用

• 教程: 提供Google Colab教程用于下载Objaverse-XL数据集。
• 许可: 数据集整体使用遵循ODC-By v1.0许可。个别对象可能遵循不同许可。

引用信息

• 引用方式: 使用以下BibTeX条目引用Objaverse-XL: bibtex @article{objaverseXL, title={Objaverse-XL: A Universe of 10M+ 3D Objects}, author={Matt Deitke and Ruoshi Liu and Matthew Wallingford and Huong Ngo and Oscar Michel and Aditya Kusupati and Alan Fan and Christian Laforte and Vikram Voleti and Samir Yitzhak Gadre and Eli VanderBilt and Aniruddha Kembhavi and Carl Vondrick and Georgia Gkioxari and Kiana Ehsani and Ludwig Schmidt and Ali Farhadi}, journal={arXiv preprint arXiv:2307.05663}, year={2023} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Objaverse-XL数据集的构建，是基于大规模的3D对象集合，通过集成和扩展前一代Objaverse 1.0数据集，实现了数据量的显著增长和多样性提升。该数据集的构建采用了先进的采集与处理技术，确保了对象的质量和可用性，为3D模型的理解和生成提供了坚实的基础。

特点

该数据集的特点在于其规模宏大，拥有超过千万的3D对象，较之前版本实现了数量级的增长。其多样性丰富，包含了各式各样的三维模型，为模型的泛化能力和创新视图合成提供了广阔的空间。此外，Objaverse-XL遵循ODC-By v1.0许可，确保了数据集的开放性和可访问性。

使用方法

用户可以通过Google Colab教程轻松下载并使用Objaverse-XL数据集。此外，学术研究者可通过申请获得Polycam数据的使用权限。使用该数据集时，需遵循相应的许可协议，并在学术出版物中正确引用数据集来源。

背景与挑战

背景概述

Objaverse-XL，作为艾伦人工智能研究所推出的一项重要成果，是一个包含超过千万个3D对象的开放数据集。该数据集的创建，汇集了众多研究人员的智慧，旨在推动3D对象理解与生成领域的发展。自Objaverse 1.0版本发布以来，该数据集在规模和多样性上实现了质的飞跃，为相关研究提供了更为丰富的资源。其研究背景的核心问题是如何通过大规模数据集提升3D对象的泛化能力，该数据集的推出在计算机视觉领域产生了广泛的影响，为3D模型训练、视觉合成等研究方向提供了强有力的数据支持。

当前挑战

在构建Objaverse-XL的过程中，研究人员面临着数据规模扩展、多样性保持、以及数据集构建效率等挑战。此外，该数据集在推动3D对象泛化能力的同时，也面临如何在实际应用中实现高效、准确的新型视图合成的挑战。在数据集的应用层面，如何利用Objaverse-XL进行图像到3D对象的转换，以及如何通过文本到3D对象的生成，是当前研究需要解决的问题。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与三维建模领域，Objaverse-XL数据集以其庞大的规模和多样性，成为训练基础模型以实现零样本泛化能力的经典资源。该数据集支持模型从图像到三维结构的转换，以及从文本到三维结构的生成，使得研究者在无需详细训练数据的情况下，即可探索三维对象的生成与理解。

衍生相关工作

基于Objaverse-XL数据集，研究者们已经衍生出一系列相关工作，包括但不限于Zero123-XL模型的开发，以及利用该数据集对图像到三维转换、文本到三维生成等技术的深入研究，这些工作进一步推动了三维计算机视觉和机器学习领域的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

Objaverse-XL数据集作为超过千万个3D对象的开源集合，其规模与多样性为3D对象研究提供了全新的视角。近期研究表明，基于该数据集训练的Zero123-XL基础模型，在零样本泛化能力上取得了显著提升，不仅能够处理新颖视角的合成，还能够实现从图像到3D对象的转换。此外，文本到3D的转换也因文本到图像模型的辅助而成为可能。Objaverse-XL的推出，不仅推动了3D对象生成与理解领域的研究进展，也为相关应用如虚拟现实和增强现实等提供了强有力的数据支撑，其影响和意义不容忽视。