HumanArt 是数据集领域的开源项目，由 IDEA-Research 开发，2023 年首次发布。
它收录于数据集分类，该分类目前共有 279 个项目，GitHub 星标数为 289。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-23。开源数据集及代码，Apache-2.0许可，完全免费使用。
它主要面向的使用场景是：跨域人体姿态估计模型训练与评估。同类可对比的替代方案包括 COCO、MPII Human Pose、PoseTrack。
HumanArt
一个数据集，让AI看懂真实与虚构世界的各种人类姿态
HumanArt 是 CVPR 2023 论文的官方实现，提供了一个连接自然与人工场景的多功能人类中心数据集。它解决了现有姿态估计和图像生成模型在非自然场景（如卡通、3D渲染、油画等）中性能下降的问题。该数据集包含大量多样化的场景和标注，覆盖真实照片、卡通、雕塑、游戏等多种风格，并支持人体姿态估计、图像生成等任务。核心能力在于提供高质量的多场景标注数据，帮助研究者训练和评估模型在跨域场景下的泛化能力。项目包含数据加载、评估工具和基线模型代码，方便复现论文结果。
开源
free
图像生成
GitHub 星标
★ 289
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类图像生成
开发团队IDEA-Research
所属国家
定价模式free
价格说明开源数据集及代码，Apache-2.0许可，完全免费使用。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言
技术栈/模型cvpr,cvpr2023,datasets,human-pose-estimation,image-generation,multi-scenario,multi-scene,pose-estimation
GitHub 星标★ 289
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-04-03 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- 首个系统覆盖自然与人工场景的人类中心数据集，填补跨域姿态估计数据空白
- 官方实现，包含完整评估代码和基线模型，便于复现论文结果
- 场景多样性高，涵盖卡通、雕塑、游戏等，能有效测试模型泛化能力
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚待完善
- 数据集规模可能有限，对于大规模训练需求可能不足
适用场景
- 跨域人体姿态估计模型训练与评估
- 图像生成模型在非真实场景下的效果优化
- 多场景人类行为理解研究
替代项目
COCO、MPII Human Pose、PoseTrack
项目介绍
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