WideRange4Dは、北京大学、中国科学院大学、シンガポール国立大学が2025年に共同で提案した新しいベンチマークデータセットです。WideRange4D: 広範囲の動きとシーンで高品質の 4D 再構築を実現”。

このデータセットは、広範囲の空間モーションを持つ 4D シーン データを導入することで、複雑な動的シーンにおける既存の 4D 再構築データセットのギャップを埋めます。シーンの豊かさ、動きの複雑さ、環境の多様性に優れており、現実世界のシーン (市街地の道路、田舎道など) や仮想シーンを含み、短距離、中距離、長距離の動き、複雑な動きの軌跡をカバーし、晴れの日、雨の日、砂嵐などのさまざまな気象条件もシミュレートします。データセット構築プロセスは非常に洗練されています。Mixamo や Unreal Engine の MetaHuman などのプラットフォームからさまざまな人間、動物、キャラクターのモデルを取得し、スケルトン システムを使用して複雑なモーション トラジェクトリの生成を制御します。また、Unreal Engine の FAB ライブラリを使用してモジュラー シーンを構築し、Ultra Dynamic Sky プラグインを通じて動的な天候の変化を導入します。最後に、構成された CineCamera アクタを使用して、さまざまな角度から 60 フレーム/秒の頻度で RGB シーケンスをキャプチャし、複数の視点から幾何学的および測光的な一貫性を確保します。

WideRange4D データセットには、特にアニメーション制作やバーチャルリアリティの分野で幅広い応用シナリオがあります。アニメーション制作用の高品質な動的シーン テンプレートを提供できるため、モデリングとレンダリングの時間を大幅に節約できるほか、仮想現実アプリケーションにリアルな動的環境を提供することもできます。さらに、このデータセットは、特に大規模なモーションシーンにおける 4D 再構築手法のパフォーマンスを評価するためにも使用できます。データセットの有効性を検証するために、この論文では新しい 4D 再構築方法 Progress4D が提案され、WideRange4D データセットでベンチマークされています。実験結果によると、大規模なモーションシーンにおける Progress4D の 4D 再構築品質は、既存の最先端の方法よりも優れていることが示されており、これは、4D 再構築技術の開発を促進する上での WideRange4D データセットの可能性と価値をさらに証明しています。