高质量图片数据集-人脸 (DigiFace1M)
图像三维特征提取关键点检测科学/学术数学无语言1M–10M更新时间 2026·07·08
数据集简介
主要数据内容包括： 100 万级合成人脸（Synthetic Face）图像数据 基于 3D 渲染生成的人脸视觉数据 多年龄、性别、肤色与人脸属性数据 多姿态、多光照、多表情人脸数据 高分辨率人脸图像与身份标签数据 人脸关键点与几何属性相关数据 可控生成的人脸身份与外观数据 支持的能力方向包括： 人脸识别（Face Recognition）模型训练 人脸检测与对齐 人脸 Embedding 与检索学习 身份验证与生物特征研究 3D 人脸建模与生成 GAN / Diffusion 人脸生成训练 隐私保护 AI 与合成数据研究 适用于： Face Recognition AI 研发 数字人与虚拟人系统 隐私友好型视觉模型训练 生物识别与身份认证系统 Synthetic Data 研究 计算机视觉 Benchmark 构建
数据质量
记录时效性
按需更新
记录结构化
NDJSON、JSON、CSV、XLSX、Parquet，支持定制化
记录云交付
Amazon S3、Snowflake、Alibaba Cloud OSS、Google Cloud Storage、Google Drive
记录标准化
为保证数据的一致性与可用性，数据集在构建过程中对原始记录进行了标准化处理，包括：（1）单位标准化：统一价格、重量、尺寸等字段的计量单位；（2）格式标准化：统一日期、时间、数值字段的表示格式；（3）文本清洗：去除 HTML 标签、多余空格及异常字符；（4）字段规范化：统一字段命名、数据类型与缺失值表示方式。该过程确保数据在不同来源和不同采集批次之间保持结构一致性，便于后续分析与建模。
记录代表性
数据覆盖全量业务场景，样本均衡，具备行业代表性
图像三维特征提取关键点检测科学/学术数学无语言1M–10M
