THuman2.0 Dataset|人体扫描数据集|3D建模数据集

THuman2.0数据集包含500个高质量的人体扫描，由密集的DSLR设备捕获。每个扫描提供3D模型（.obj格式）和相应的纹理图（material0.jpeg）。

原始信息汇总

THUman2.0 Dataset 概述

数据集基本信息

• 名称: THUman2.0 Dataset
• 描述: 包含500个高质量的人体扫描数据，由密集的DSLR设备捕获。
• 文件格式: 每个扫描提供3D模型（.obj）和相应的纹理图（material0.jpeg）。

数据集更新

• 2024.03.08: 数据集从500个模型扩展到2500个模型。
• 2024.05.14: 修复了SMPL-X拟合的错位问题，并提供了转换SMPL-X参数到网格的代码。

数据集下载

• 下载方式: 需填写请求表并发送给Yebin Liu和Tao Yu以获取下载链接。
• 下载内容: SMPL-X拟合结果，包括参数和网格，可直接下载。

数据集使用协议

• 使用限制: 仅限于非商业研究用途。
• 禁止用途: 商业产品、服务、训练数据、商业人体工程分析、色情内容等。
• 复制与分发: 不允许复制、发布或分发数据集的任何部分，除非在同一组织内部使用。

数据集渲染

• 渲染指南: 提供RGB/Normal/Depth渲染指南，可用于扫描和SMPL-X拟合的可视化。

相关数据集

• MultiHuman Dataset: 包含453个高质量扫描，适用于多人物重建算法。
• THuman Dataset: 包含6000个扫描，每个扫描包含30个姿势，附带SMPL注释。
• THuman 3.0 Dataset: 包含20种人类-服装组合，每组合包含15至35个高质量扫描。

引用信息

• 引用格式:

  @InProceedings{tao2021function4d, title={Function4D: Real-time Human Volumetric Capture from Very Sparse Consumer RGBD Sensors}, author={Yu, Tao and Zheng, Zerong and Guo, Kaiwen and Liu, Pengpeng and Dai, Qionghai and Liu, Yebin}, booktitle={IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2021)}, month={June}, year={2021}, }

联系信息

• Tao Yu: [e-mail]
• Yebin Liu: [e-mail]

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

THuman2.0数据集通过密集的DSLR设备捕获了500个高质量的人体扫描数据。每个扫描数据包括一个3D模型（以.obj格式存储）和相应的纹理映射（material0.jpeg）。此外，数据集还提供了SMPL-X拟合参数及其对应的网格，这些参数和网格可以通过特定的转换代码生成SMPL-X网格。数据集的构建过程确保了高精度和细节的保留，为后续的研究和应用提供了坚实的基础。

特点

THuman2.0数据集的主要特点在于其高质量和细节丰富的3D人体扫描数据。每个扫描数据不仅包含精确的3D模型，还附带了详细的纹理映射，使得模型在视觉和几何上都极为逼真。此外，数据集还提供了SMPL-X拟合参数，这些参数可以用于生成更加精细的人体模型，极大地扩展了数据集的应用范围和深度。

使用方法

使用THuman2.0数据集时，用户首先需要下载数据集并解密。数据集提供了详细的下载和使用说明，用户可以通过填写请求表格并发送至指定邮箱获取下载链接。下载后，用户可以利用提供的3D模型和纹理映射进行各种计算机视觉和图形学的研究与应用。此外，数据集还提供了SMPL-X拟合参数和转换代码，用户可以根据需要生成和调整SMPL-X网格，进一步增强数据集的应用灵活性。

背景与挑战

背景概述

THuman2.0数据集由清华大学刘烨斌教授领导的团队于2021年创建，旨在推动实时人体体积捕捉技术的发展。该数据集包含500个高质量的人体扫描，通过密集的DSLR设备捕获，每个扫描提供3D模型和相应的纹理映射。THuman2.0数据集的核心研究问题是如何从稀疏的RGBD传感器中实现实时人体体积捕捉，这一技术在虚拟现实、增强现实和电影制作等领域具有广泛的应用前景。该数据集的发布不仅为相关领域的研究提供了宝贵的资源，还显著推动了人体建模和动画技术的发展。

当前挑战

THuman2.0数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，从稀疏的RGBD传感器中捕捉高质量的人体3D模型需要克服传感器噪声和数据不完整性问题。其次，实时处理大量数据以生成精确的3D模型对计算资源和算法效率提出了高要求。此外，确保数据集的多样性和代表性，以覆盖不同体型、姿态和服装的人体，也是一项艰巨的任务。最后，数据集的隐私和版权保护问题，特别是在非商业用途的限制下，增加了数据管理和分发的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，THuman2.0数据集的经典使用场景主要集中在人体三维重建和姿态估计。该数据集提供了500个高质量的人体扫描模型，每个模型都附带了相应的3D模型和纹理映射，这为研究人员提供了一个丰富的资源库，用于开发和验证基于深度学习的人体建模算法。通过这些数据，研究者可以训练模型以实现从稀疏的RGBD传感器数据中实时捕捉和重建人体体积，从而推动了人体建模技术的发展。

解决学术问题

THuman2.0数据集解决了计算机视觉领域中人体三维重建和姿态估计的关键学术问题。传统的三维人体建模方法通常依赖于密集的传感器数据，而该数据集通过提供稀疏RGBD传感器捕获的高质量人体扫描，使得研究者能够探索和开发新的算法，以实现从稀疏数据中高效、准确地重建人体模型。这不仅提升了人体建模的精度和效率，还为相关领域的研究提供了新的思路和方法。

衍生相关工作

THuman2.0数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在人体三维重建和姿态估计领域。例如，基于该数据集的研究成果，研究者们开发了多种新的人体建模算法，如ICON（Implicit Clothed humans Obtained from Normals），该算法能够从法线图中隐式地重建穿着衣物的人体模型。此外，该数据集还促进了多人体重建算法的发展，如MultiHuman数据集的应用，进一步推动了人体建模技术的进步。