RoboCloth 数据集发布:500 种真实布料、800 亿观测重塑神经材质重建
taiyasaki · x · 2026-10-20
SFU、西湖大学等机构发布 RoboCloth,一个大规模真实布料材质数据集,旨在打破神经材质训练长期依赖 2003 年 MERL 100 条 BRDF 测量数据的局面。
数据规模与采集方式
- 500 种真实布料材质,每种约 580 帧 HDR 图像,覆盖广阔的视角-光照半球,共约 800 亿次观测
- 相机与光照由机器人控制,支持灵活标定的采集配置
- 通过 SFM 精修相机位姿并对齐到机器人坐标系,提供稀疏表面几何与逐点反射率观测
两阶段重建管线
- Stage 1:在全部材质上联合训练共享 BRDF 解码器,学习布料材质先验
- Stage 2:冻结解码器,为目标材质拟合 2048×2048 稠密 latent texture
结果:在本数据集留出材质与独立 UBO2014 benchmark 上,该解码器均优于既有实测反射率数据集训练的解码器和解析式 PBR 拟合,且无需修改即可迁移到未见过的采集系统。
数据集、标定文件、观测张量与 train/test 划分以 CC BY 4.0 发布于 Hugging Face。
所属事件:RoboCloth 数据集发布：500 种布料 800 亿观测(4 条相关)→
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