Ensemble De Données De Scène Multi-vues WideRange4D

WideRange4D est un nouvel ensemble de données de référence proposé conjointement par l'Université de Pékin, l'Université de l'Académie chinoise des sciences et l'Université nationale de Singapour en 2025.WideRange4D : Reconstruction 4D de haute qualité avec mouvements et scènes à grande portée".

Cet ensemble de données comble le vide dans les ensembles de données de reconstruction 4D existants dans les scènes dynamiques complexes en introduisant des données de scène 4D avec une large gamme de mouvements spatiaux. Il excelle dans la richesse des scènes, la complexité des mouvements et la diversité environnementale, y compris les scènes du monde réel (telles que les rues de la ville, les routes rurales) et les scènes virtuelles, couvrant les mouvements à courte, moyenne et longue distance, ainsi que les trajectoires de mouvement complexes, tout en simulant une variété de conditions météorologiques telles que les jours ensoleillés, les jours de pluie et les tempêtes de sable. Le processus de construction des ensembles de données est très sophistiqué. Il obtient divers modèles humains, animaux et personnages à partir de plateformes telles que Mixamo et MetaHuman d'Unreal Engine, et utilise le système squelettique pour contrôler la génération de trajectoires de mouvement complexes. Il utilise également la bibliothèque FAB d'Unreal Engine pour créer des scènes modulaires et introduit des changements météorologiques dynamiques via le plug-in Ultra Dynamic Sky. Enfin, les acteurs CineCamera configurés sont utilisés pour capturer des séquences RVB sous différents angles à une fréquence de 60 images par seconde pour garantir la cohérence géométrique et photométrique sous plusieurs perspectives.

L'ensemble de données WideRange4D offre un large éventail de scénarios d'application, notamment dans les domaines de la production d'animation et de la réalité virtuelle. Il peut fournir des modèles de scènes dynamiques de haute qualité pour la production d'animation, économisant considérablement le temps de modélisation et de rendu, et fournit également un environnement dynamique réaliste pour les applications de réalité virtuelle. De plus, l’ensemble de données peut également être utilisé pour évaluer les performances des méthodes de reconstruction 4D, en particulier dans les scènes de mouvement à grande échelle. Afin de vérifier l'efficacité de l'ensemble de données, une nouvelle méthode de reconstruction 4D Progress4D est proposée dans l'article et comparée sur l'ensemble de données WideRange4D. Les résultats expérimentaux montrent que la qualité de reconstruction 4D de Progress4D dans les scènes de mouvement à large plage est meilleure que les méthodes de pointe existantes, ce qui démontre davantage le potentiel et la valeur de l'ensemble de données WideRange4D dans la promotion du développement de la technologie de reconstruction 4D.