WideRange4D 多视图场景数据集
WideRange4D 是一个由北京大学、中国科学院大学和新加坡国立大学于 2025 年联合提出的新基准数据集,相关论文成果为「WideRange4D: Enabling High-Quality 4D Reconstruction with Wide-Range Movements and Scenes」。
该数据集通过引入具有大范围空间运动的 4D 场景数据,填补了现有 4D 重建数据集在复杂动态场景中的空白。它在场景丰富性、运动复杂性和环境多样性方面表现出色,包含真实世界场景(如城市街道、乡村道路)和虚拟场景,涵盖了短距离、中距离和长距离运动,以及复杂的运动轨迹,同时还模拟了晴天、雨天和沙尘暴等多种天气条件。数据集的构建过程十分精细,通过从 Mixamo 和 Unreal Engine 的 MetaHuman 等平台获取多样化的人类、动物和角色模型,并利用骨骼系统控制生成复杂的运动轨迹,同时借助 Unreal Engine 的 FAB 库构建模块化场景,并通过 Ultra Dynamic Sky 插件引入动态天气变化,最终通过配置的 CineCamera Actors 从不同角度以 60 帧/秒的频率捕捉 RGB 序列,确保多视角下的几何和光度一致性。
WideRange4D 数据集的应用场景十分广泛,尤其在动画制作和虚拟现实领域具有重要价值。它可以为动画制作提供高质量的动态场景模板,大大节省建模和渲染的时间,同时也能为虚拟现实应用提供逼真的动态环境。此外,该数据集还可用于评估 4D 重建方法的性能,特别是在大范围运动场景下的表现。为了验证数据集的有效性,论文中提出了一个新的 4D 重建方法 Progress4D,并在 WideRange4D 数据集上进行了基准测试。实验结果表明,Progress4D 在大范围运动场景下的 4D 重建质量优于现有的最先进方法,这进一步证明了 WideRange4D 数据集在推动 4D 重建技术发展方面的潜力和价值。
