SceneSplat-7Kは、アムステルダム大学、チューリッヒのスイス連邦工科大学のコンピュータビジョン研究所、ソフィア大学のINSAITなどによって2025年に公開されました。これは現在、屋内シーンの3Dガウススプラット（3DGS）データセットとしては最大かつ最高品質のデータセットです。関連論文の結果は「SceneSplat: 視覚言語事前学習によるガウススプラッティングベースのシーン理解」は、実際の屋内 3D シーンにおける視覚言語事前トレーニング モデルの理解と意味的推論機能を促進することを目的としています。

このデータセットは、複数のデータソースから生成された約9,000のオリジナルシーンを含む3DGSデータをまとめたものです。このうち7,916シーンが3DGSに処理され、各シーンは平均142万点のガウス点（合計112.7億点）を含みます。これらに基づいて、事前学習用に4,114の高品質シーンが選択されました。このデータセットには472万点のRGBフレームが含まれており、優れた再構成品質を示しています。平均PSNRは29.64dB、平均深度誤差は0.035m、平均SSIMは0.897、平均LPIPSは0.212です。