Meta AI Researchの研究チームは3月8日（土）、3Dディープラーニングや3D生成AIの発展を目的として、新しい3Dオブジェクトのデータセット「uCO3D（UnCommon Objects in 3D）」を公開した。

uCO3Dは、3Dモデルを扱う各種AIの学習に欠かせないデータのニーズに応えるため、従来のデータセットよりも多様な1,000以上のオブジェクトの3Dデータを集め、データセットとして提供するもの。

各オブジェクトには360°全方向から撮影した高解像度動画が用意され、3Dアノテーション（カメラ位置、深度、ポイントクラウド）も記録されている。

また、オブジェクトを含むシーンには簡単なキャプションが付与されており、シーンは3D Gaussian Splattingで再構築され、インタラクティブビューアを通して閲覧できる。

▲3D Gaussian Splattingで再構築されたシーンと生成されたシーンのキャプション（下部に記載されているテキスト）

また、各シーンはVGGSfM（Visual Geometry Grounded Deep Structure From Motion）で再構成され、フレームごとのカメラのアノテーションをもつ粗いポイントクラウドと、密なポイントクラウドの両方が得られる。

▲（上段）入力動画、（中段）粗いポイントクラウドとカメラアノテーション、（下段）密なポイントクラウド

uCO3Dデータセットの活用例

uCO3Dはテキストプロンプトから3Dモデルを生成するAIのトレーニングに利用でき、プロジェクトページにはそのサンプルが紹介されている。

■UnCommon Objects in 3D（uCO3D）（プロジェクトページ、英語）
https://uco3d.github.io/

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