HumanOLAT：用于全身人类光照和新视角合成的大规模数据集
计算机视觉与模式识别
2025-08-13 v1
摘要
数字人表示的同步光照和新视角渲染是一项重要且具有挑战性的任务，具有诸多应用场景。由于缺乏公开可用且高质量的数据集，尤其是针对全身人类捕获的数据，此领域的进展受到显著限制。为此，我们引入HumanOLAT数据集，这是首个公开可访问的大规模全身人类多视角“一灯光照”（One-Light-at-a-Time, OLAT）捕获数据集。该数据集包括各种光照下的HDR RGB帧，包括白光、环境光图、颜色渐变和细粒度OLAT光照。我们评估了最新方法的光照和新视角合成技术，凸显了数据集的价值以及复杂人类中心外观与光照相互作用仍面临的重大挑战。我们相信HumanOLAT将显著促进未来研究，使我们能够进行严格的基准测试，并推动通用和人类特定的光照和渲染技术取得进展。
引用
@article{arxiv.2508.09137,
title = {HumanOLAT: A Large-Scale Dataset for Full-Body Human Relighting and Novel-View Synthesis},
author = {Timo Teufel and Pulkit Gera and Xilong Zhou and Umar Iqbal and Pramod Rao and Jan Kautz and Vladislav Golyanik and Christian Theobalt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.09137},
year = {2025}
}
备注
TT and PG contributed equally; accepted at ICCV 2025; project page: https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/HumanOLAT/