360Motion-Dataset

360°-Motion Dataset是一个包含36,000个视频的数据集，涵盖50个实体（全部为动物）、6个UE场景和121个轨迹模板。视频分辨率为480×720，帧率为30 FPS，每个视频时长为3.3秒。数据集包括一个沙漠场景和五个HDRIs场景（雪街、公园、室内开放空间、体操房、秋林）。此外，数据集还提供了12个环绕摄像机的变换信息和50个动物的参考图片。数据集的加载和6DoF姿态序列的可视化可以通过提供的脚本实现。The 360°-Motion Dataset is a dataset comprising 36,000 video clips, covering 50 entities (all animals), 6 UE scenes, and 121 trajectory templates. The videos have a resolution of 480×720, a frame rate of 30 FPS, and a duration of 3.3 seconds each. The dataset includes one desert scene and five HDRI scenes: snow-covered street, park, indoor open space, gymnasium, and autumn forest. Additionally, the dataset provides 12 sets of surround camera transformation information and reference images for the 50 animal entities. Loading the dataset and visualizing 6DoF pose sequences can be accomplished using the provided scripts.

原始信息汇总

360°-Motion Dataset

数据集概述

• 发布日期: 2024年12月
• 视频数量: 36,000
• 实体数量: 50
• UE场景数量: 6（1个沙漠场景 + 5个HDRI场景）
• 轨迹模板数量: 121

数据结构

├── 360Motion-Dataset ├── 480_720 ├── Desert (desert) ├── location_data.json ├── HDRI ├── loc1 (snowy street) ├── loc2 (park) ├── loc3 (indoor open space) ├── loc11 (gymnastics room) ├── loc13 (autumn forest) ├── location_data.json ├── RefPic ├── CharacterInfo.json ├── Hemi12_transforms.json

数据集信息

参数	描述	参数	描述
视频分辨率	480×720	帧数/时长/FPS	99/3.3s/30
UE场景	6 (1沙漠+5HDRI)	视频样本	36,000
Hemi12_transforms.json	12个环绕相机	CharacterInfo.json	实体提示
RefPic	50种动物	1/2/3轨迹模板	36/60/35 (共121个)
{D/N}_{locX}	{白天/夜晚}_{位置X}	{C}_ {XX}_{35mm}	{特写镜头}{相机索引(1-12)}{焦距}

内部数据集对比

参数	发布数据集	内部数据集
视频分辨率	480×720 (重新渲染)	384×672
实体	50 (所有动物)	70 (20人类+50动物)
视频样本	36,000	54,000
场景	6	9 (+城市, 森林, 亚洲小镇)
轨迹模板	121	96

数据集加载示例

1. 更改根路径为dataset，使用提供的脚本加载数据集（视频、实体、姿态序列）。 bash python load_dataset.py

2. 使用Open3D可视化6DoF姿态序列。 bash python vis_trajecotry.py

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

360Motion-Dataset通过精心设计的虚拟环境生成，结合了50个实体、6个虚幻引擎（UE）场景和121个轨迹模板，构建了72,000个视频。数据集的构建过程中，采用了12个环绕摄像机，捕捉了不同距离和视角下的运动轨迹，确保了数据的多样性和真实性。此外，数据集还包括了详细的元数据，如位置数据、角色信息和摄像机变换信息，为研究者提供了丰富的分析资源。

特点

该数据集的显著特点在于其高度的多样性和真实性。通过结合多种场景和实体，数据集涵盖了从沙漠到雪地街道等多种环境，且每个场景都配备了详细的摄像机参数和轨迹信息。此外，数据集还提供了两种分辨率的视频，分别为480×720和384×672，以满足不同研究需求。这些特点使得360Motion-Dataset成为研究视频生成和运动轨迹分析的理想选择。

使用方法

使用360Motion-Dataset时，研究者可以通过提供的脚本轻松加载数据集，并生成可视化的视频样本。数据集的结构清晰，包含视频、实体和姿态序列，便于进行多维度的分析。此外，研究者还可以利用Open3D工具对6DoF姿态序列进行可视化，进一步探索运动轨迹的细节。通过这些工具，研究者能够高效地利用数据集进行视频生成、运动分析等领域的研究。

背景与挑战

背景概述

360Motion-Dataset是由快手科技的研究团队与多位研究人员合作构建的，旨在推动多实体运动轨迹生成领域的研究。该数据集于2024年12月首次发布，包含了72,000个视频，涵盖50个实体、6个虚幻引擎（UE）场景以及121个轨迹模板。其核心研究问题在于如何通过3D轨迹生成技术，实现多实体在视频中的自然运动。该数据集的发布不仅为视频生成领域提供了丰富的资源，还为研究者们提供了一个标准化的测试平台，以探索和验证新的算法和技术。

当前挑战

360Motion-Dataset在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据集需要涵盖多种场景和实体，确保其多样性和代表性，这要求在场景设计和实体选择上进行精细的规划。其次，3D轨迹生成的复杂性使得数据集的构建需要解决高维度的运动轨迹模拟问题，尤其是在多实体交互场景中，如何保持运动的自然性和一致性是一个巨大的挑战。此外，数据集的发布还涉及到版权和许可问题，确保其能够在学术和工业界广泛应用的同时，遵守相关法律法规。

常用场景

经典使用场景

360Motion-Dataset在视频生成和3D轨迹建模领域展现了其经典应用价值。该数据集通过提供丰富的360度视频样本，涵盖多种实体（如动物）和虚拟环境（如沙漠和雪地街道），为研究者提供了多样的场景和轨迹模板。这些数据可用于训练和验证视频生成模型，特别是在处理多实体运动和复杂轨迹预测任务时，展现了其独特的优势。

解决学术问题

360Motion-Dataset有效解决了视频生成领域中多实体运动和复杂轨迹建模的学术难题。通过提供高分辨率的视频样本和详细的轨迹信息，该数据集为研究者提供了丰富的实验材料，有助于推动视频生成、3D轨迹预测和多实体运动分析等领域的研究进展。其对多场景和多实体的支持，为跨场景和跨实体的统一建模提供了可能，具有重要的学术意义。

衍生相关工作

基于360Motion-Dataset，研究者们已开展了一系列相关工作，特别是在视频生成和3D轨迹建模领域。例如，Fu等人提出的3DTrajMaster模型，利用该数据集进行训练，成功实现了多实体运动的高精度预测和视频生成。此外，该数据集还激发了在虚拟现实和增强现实领域的应用研究，推动了相关技术的创新与发展。