Human4K: A Large-Scale 4K Multi-View Mocap Dataset for Whole-Body 3D Human Reconstruction

📄 arXiv: 2607.13646v1 📥 PDF

作者: Tianshun Han, Ziyu Shi, Lijian Liu, Ajian Liu, Benjia Zhou, Hugo Jair Escalante, Yanyan Liang, Sergio Escalera, Zhen Lei, Jun Wan

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-07-15

💡 一句话要点

提出Human4K数据集以解决3D人类重建中的深度模糊问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 3D人类重建 高分辨率图像 动作捕捉 深度模糊 数据集

📋 核心要点

  1. 现有的3D人类重建模型在真实场景中表现不佳，存在几何不稳定和关节不准确等问题。
  2. Human4K数据集通过高分辨率图像和精确标注，提供多样化的全身动作，旨在提升重建的鲁棒性。
  3. 实验表明，Human4K显著提高了全身重建的性能，尤其在手脚和深度模糊的肢体配置上取得了显著提升。

📝 摘要（中文）

近年来，3D人类重建技术取得了显著进展，但现有模型在复杂的真实场景中仍表现不佳，常出现几何不稳定、肢体关节不准确和深度模糊下的预测不可靠等问题。为了解决这一问题，本文提出了Human4K，一个大规模的4K多视角全身人类重建数据集，包含超过六百万张4K图像，涵盖11名受试者的复杂全身动作，且配备高精度的SMPL-X标注。实验结果表明，使用Human4K进行训练在标准基准上显著提升了全身重建的性能，尤其在手、脚和深度模糊的肢体配置上表现尤为突出。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D人类重建模型在真实场景中面临的几何不稳定、肢体关节不准确及深度模糊等问题。现有数据集缺乏高分辨率图像、高精度标注及多样化的全身动作，限制了模型的性能。

核心思路：论文提出Human4K数据集，通过结合高分辨率图像和精确的SMPL-X标注，提供丰富的全身动作数据，旨在提升3D人类重建的鲁棒性和准确性。

技术框架：Human4K数据集采用八视角高分辨率相机系统与专业的Vicon动作捕捉设备同步捕获数据，包含超过六百万张4K图像，所有序列经过运动重定向与精细化模块处理，以确保全身及肢体的精确对齐。

关键创新：Human4K的最大创新在于其大规模的高分辨率图像和高精度的SMPL-X标注，填补了现有数据集在多样化全身动作和深度模糊场景下的不足，显著提升了模型的重建能力。

关键设计：数据集中的图像捕获采用高分辨率设置，确保细节清晰；同时，运动重定向与精细化模块的设计保证了全身及肢体的精确对齐，提升了重建的准确性。实验中使用的损失函数和网络结构经过精心设计，以适应复杂的全身动作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用Human4K数据集进行训练后，模型在标准基准上的全身重建性能显著提升，尤其在手、脚及深度模糊的肢体配置上，提升幅度达到显著水平，证明了该数据集的有效性和重要性。

🎯 应用场景

Human4K数据集的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实、动画制作和人机交互等。其高质量的标注和丰富的动作数据将为3D人类重建技术的发展提供重要支持，推动相关领域的研究与应用。未来，该数据集可能成为训练和评估新一代3D重建模型的标准基准。

📄 摘要（原文）

Recent advances in 3D human reconstruction have improved overall performance, yet current models still fail in the most challenging real-world scenarios. They often produce unstable geometry, inaccurate limb articulation and unreliable predictions under depth ambiguity or self-occlusion. A key reason is that existing datasets still lack the combination of high-resolution images, high-precision annotations and diverse whole-body motions required to support robust reconstruction. To address this gap, we present Human4K, a large-scale 4K multi-view whole-body human reconstruction dataset with mocap-accurate SMPL-X annotations. Human4K contains over six million 4K images captured by an eight-view high-resolution camera system synchronized with a professional Vicon motion capture setup, covering 11 subjects performing complex, highly articulated and strongly self-occluded full-body motions. All sequences are processed by a Motion-Retargeting and Refinement Module (MRRM) to ensure precise alignment for the full body and extremities. Experimental results show that training with Human4K consistently improves whole-body reconstruction on standard benchmarks, with particularly large gains for hands, feet and depth-ambiguous limb configurations.