摘要：面向文本驱动人体图像生成和服饰理解研究的大规模多模态数据集。原始数据集包含44,096张高分辨率人体图像，其中包括12,701张全身图像；当前版本仅保留正面人体图像。
数据集概述
面向文本驱动人体图像生成和服饰理解研究的大规模多模态数据集。原始数据集包含44,096张高分辨率人体图像，其中包括12,701张全身图像；当前版本仅保留正面人体图像。数据集将人物外观、服装信息、人体姿态和自然语言描述进行关联，为可控人体图像生成提供数据基础。
数据结构与关键特征
数据集为人体图像提供多层次人工标注，包括24类人体解析标签、人体关键点、密集姿态信息、服装形状与纹理属性以及对应的文本描述。人体解析标注可区分不同身体区域和服饰类别，关键点与密集姿态数据用于描述人体结构，服装属性和文本描述则提供语义层面的外观控制信息。
应用价值与研究方向
该数据集可用于文本生成人体图像、虚拟试衣、服装属性识别、人体解析、姿态估计、服装检索和跨模态匹配研究。研究者还可以利用图像、姿态、分割标签、服装属性与文本描述之间的对应关系，开发扩散模型、视觉语言模型以及姿态和服饰可控的人体图像生成系统。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-632
文件大小：1.8G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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