主办方提供测试数据集，包含5000~6000张人脸图像。该数据集中包含由Stable Diffusion为主的不同AI工具网络生成的AI生成人脸图像，以及主办方自行收集的或从互联网中爬取得到的原始人脸图像。每张图像可能包含单人人脸或多人人脸，可能是自然人脸也可能是非自然人脸（如卡通、素描），但有任意一部分（人脸部分或非人脸部分）为AI生成即应将该图像视为AI生成图像。数据集中AI生成人脸图像和原始

阿里云天池2026-07-13 更新220

VGGFace2

人脸识别

数据多样性

该数据集包含331万张9131个主题的图像，每个主题平均有362.6张图像。图像来自Google Image Search，具有姿态、年龄、光照、种族和职业（如演员、运动员、政治家）的大量变化。数据集的收集旨在拥有大量身份和每个身份的大量图像，覆盖广泛的姿态、年龄和种族，并最小化标签噪声。

arXiv2018-05-13 更新470

WFLW 人脸数据集

人脸识别

图像处理

WFLW 全称 Wider Facial Landmarks in the Wild，包含 10,000 张脸（7,500 张用于训练，2,500 张用于测试），共 98 个标注的 landmark 。除 landmark 外，该数据集还包含丰富的属性标注（遮挡，姿态，妆容，光照，模糊和表情等）。

超神经2022-09-21 更新340