WhynotGPT/EgoRenderer-Ver005

EgoRenderer Ver.005

G2 上 2026-10-14 冻结的完整渲染数据副本，仅供已授权成员使用。 完整上传以本仓库出现 release_manifest.json 且其中 status=complete 为准。

数据内容

• 2,425 个渲染包、1,314 条动作、398,020 个去重动作帧；计入不同渲染包后共 740,495 帧。
• RGB、原有 inverse-depth、mask、相机内外参、帧索引、原始 MANO 参数、接触标签和生成元数据。
• 当前入口 mano_fit_current.json，当前配套参数 mano_beta_pose_fit_only_v005.npz。
• 包含 Ver.005 共享拟合参数、拟合报告、完整 catalog 和包内历史标注。历史文件仅供追溯，不应当作当前训练标签。
• 内部 GRAB source key 和原始包路径保留，展示名称为 EgoRenderer Ver.005。

完整大小、逐包文件数和分片 SHA-256 见 release_manifest.json；每个分片另有逐文件 SHA-256 的 manifests/part-XXXX.jsonl.gz。 分片按包划分，单个包不跨分片。tar 保留 production 根目录下的相对路径，未重新编码图像、视频或标签。

标签口径

拟合的 beta 与 fitted global/local pose 必须配套读取；它们不是原始 GRAB 的 beta/pose 真值。 左手使用修正后的 shapedirs，右手参数与源平移按原版本保留。使用 use_pca=False、flat_hand_mean=True， 具体 MANO 基底哈希、坐标系及转换以各包 mano_fit_current.json 为准。 standard_mano_shape_gt_valid=False 等源标志原样保留，不擅自改为强 GT。 Depth 保存的是源文件中的 inverse camera-Z（1/m，0 为无效/背景）；读取时按包内元数据处理，不能直接当作米制 Z。 MANO 模型资产不包含在此数据副本中。

这是完整数据发布，不是新的 train split。它包含历史 grab_seeded_remaining_production_v6 评测包， 同一动作也可能有多个渲染版本。训练/评测必须按原始动作序列隔离，不能直接将全部 2,425 包作为训练集。

下载与校验

先用具有该私有仓库访问权限的 Hugging Face 账户登录，然后固定一个完整发布 commit：

from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download(
    repo_id="WhynotGPT/EgoRenderer-Ver005",
    repo_type="dataset",
    revision="<完整发布的 commit SHA>",
    local_dir="/data/EgoRenderer-Ver005-download",
)

cd /data/EgoRenderer-Ver005-download
sha256sum -c SHA256SUMS
mkdir -p /data/EgoRenderer-Ver005
for part in shards/part-*.tar; do
    tar --no-same-owner -xf "$part" -C /data/EgoRenderer-Ver005
done
python verify_release.py /data/EgoRenderer-Ver005

原 JSON 中的绝对路径保持原样，保证校验和可复现。新机器读取时将源前缀 /SSD3/wbr/bedlam2_remote_render/production 映射到解压根目录 /data/EgoRenderer-Ver005； 包内相对文件名不变。不要重写冻结的原文件后仍声称哈希一致。

数据由 G2 直接通过 HTTPS 上传到 Hugging Face，未通过 FRP 中转。