1. 项目背景 (Project Abstract)

在**元宇宙（Metaverse）与数字人（Digital Human）的构建中，如何跨越“恐怖谷效应（Uncanny Valley）”以及实现实时的面部年轻化（De-aging）**是目前的SOTA（State of the Art）难题。为了验证 StyleGAN3 与 NeRF（神经辐射场）模型在高精度人像渲染及微表情驱动上的表现，我们整理了这套 "Digital-Human-Benchmark-2019" 测试集。

本数据集涵盖了动作捕捉（MoCap）、CGI皮肤纹理渲染、多模态情感对齐及复杂声场重建等核心场景，旨在为 NVIDIA Omniverse 及 Unreal Engine 5 开发者提供工业级的 Ground Truth。

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2. 数据集技术指标与下载 (Dataset Specifications)

数据集共包含9组核心高码率样本，封装为无损容器，重点测试 Facial Reenactment（面部重演） 与 Social Computing（社会计算） 算法。

🟢 Module A: 数字孪生与生成式对抗网络 (GANs)

针对面部重绘与CGI渲染压力测试。

[Dataset-10] 恐怖谷效应与CGI眼球微动追踪

• 样本源：《阿丽塔：战斗天使》 (Alita: Battle Angel)

• 技术特性：业内天花板级别的全CGI主角渲染。其眼球的虹膜纹理与皮肤次表面散射（SSS）效果，是测试渲染引擎光线追踪性能的终极样本。

📥 核心数据拉取地址：

https://pan.quark.cn/s/e60686ce2d75

[Dataset-05] 视频人脸减龄(De-aging)与时序一致性

• 样本源：《爱尔兰人》 (The Irishman)

• 技术特性：使用了工业光魔（ILM）的顶尖面部去老化技术。包含大量跨年龄段的面部特征变化，适合训练Age-GAN及人脸属性编辑模型，测试时序上的面部抖动（Flickering）。

📥 核心数据拉取地址：

https://pan.quark.cn/s/b803db98505a

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🔵 Module B: 多模态情感计算与微表情分析

针对HCI人机交互与心理学计算。

[Dataset-06] 强冲突对话下的微表情提取

• 样本源：《婚姻故事》 (Marriage Story)

• 技术特性：单一室内场景下的高密度对话。包含爆发性的情绪切换与肢体语言，是训练**多模态情感识别（MER）**与语音-面部表情对齐的绝佳素材。

📥 核心数据拉取地址：

https://pan.quark.cn/s/8dfab0da3504

[Dataset-01] 非受控环境下的面部遮挡与检测

• 样本源：《何以为家》 (Capharnaüm)

• 技术特性：手持摄像机拍摄的低画质/抖动场景。适合测试在复杂光照、面部污渍遮挡下的鲁棒性人脸检测算法。

📥 核心数据拉取地址：

https://pan.quark.cn/s/35aac0f69c23

[Dataset-02] 跨种族肤色校准与夜间色彩还原

• 样本源：《绿皮书》 (Green Book)

• 技术特性：车内狭窄空间的双人交互。用于测试ISP算法在**不同肤色（Skin Tone）**并列时的白平衡准确度及暗光噪点控制。

📥 核心数据拉取地址：

https://pan.quark.cn/s/01dcbc16d156

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🟠 Module C: 空间拓扑结构与异常行为检测

针对安防监控与场景理解。

[Dataset-03] 半地下空间结构与垂直运镜分析

• 样本源：《寄生虫》 (Parasite)

• 技术特性：极度复杂的建筑空间拓扑。包含暴雨、水淹等流体场景与室内外光影切换，适合测试**语义分割（Semantic Segmentation）**在复杂几何结构下的精度。

📥 核心数据拉取地址：

https://pan.quark.cn/s/65dbaac01725

[Dataset-07] 视觉模糊性与行为逻辑推理

• 样本源：《调音师》 (Andhadhun)

• 技术特性：包含大量的假动作与视觉欺骗场景。适合测试AI模型在**信息缺失（Occlusion）**情况下的行为预测与逻辑补全能力。

📥 核心数据拉取地址：

https://pan.quark.cn/s/dda342fa84d3

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🟣 Module D: 声场重建与环境复原

针对音频信号处理与风格迁移。

[Dataset-04] 体育场级别人群声浪分离

• 样本源：《波西米亚狂想曲》 (Bohemian Rhapsody)

• 技术特性：Live Aid演唱会场景。包含极高分贝的**人群噪声（Crowd Noise）与人声混合，是测试盲源分离（Blind Source Separation）**与音频降噪算法的极限样本。

📥 核心数据拉取地址：

https://pan.quark.cn/s/a5199610a4c9

[Dataset-09] 年代感场景复原与风格迁移

• 样本源：《好莱坞往事》 (Once Upon a Time... in Hollywood)

• 技术特性：60年代洛杉矶街道的高精度复原。适合作为**风格迁移（Style Transfer）**算法的目标域样本，测试纹理生成的真实感。

📥 核心数据拉取地址：

https://pan.quark.cn/s/d7981acb1857

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3. 部署建议 (Deployment Guidelines)

建议使用 Python 3.8+ 配合 DeepFaceLab 或 OpenCV 进行数据预处理。

Python

# 示例：加载阿丽塔样本进行3D关键点检测
import cv2
import mediapipe as mp

mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
# 开启虹膜检测 (Refine Landmarks)
with mp_face_mesh.FaceMesh(refine_landmarks=True) as face_mesh:
    image = cv2.imread("alita_frame_001.jpg")
    results = face_mesh.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

4. 完整资源库索引 (Full Repository)

为了方便开发者进行A/B Test，我们将所有样本的详细参数、分辨率信息及备用下载节点托管在 FlowUs 云文档中。

🚀 完整数据集索引 / Full Source Code List：

📄 文档地址 (Doc Link)：

https://flowus.cn/1995k/share/9ce4a49f-3187-4412-9f2e-867374ececb6?code=12CPFY

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附录：数据合规与使用协议 (Appendix & License)

⚠️ 仿真数据合规声明 (Compliance Disclaimer)

本文提供的所有视频序列（Video Sequences）均截取自公开出版的影视作品或计算机图形学渲染片段。所有场景仅作为AIGC算法训练、面部动作编码系统(FACS)测试及声学信号分析的 Ground Truth（地面真值）参考。

本数据集仅供学术研究与算法调优使用，请勿用于商业分发。测试完成后请及时清理缓存。

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