WideRange4D 是一个由北京大学、中国科学院大学和新加坡国立大学于 2025 年联合提出的新基准数据集，相关论文成果为「WideRange4D: Enabling High-Quality 4D Reconstruction with Wide-Range Movements and Scenes」。

该数据集通过引入具有大范围空间运动的 4D 场景数据，填补了现有 4D 重建数据集在复杂动态场景中的空白。它在场景丰富性、运动复杂性和环境多样性方面表现出色，包含真实世界场景（如城市街道、乡村道路）和虚拟场景，涵盖了短距离、中距离和长距离运动，以及复杂的运动轨迹，同时还模拟了晴天、雨天和沙尘暴等多种天气条件。数据集的构建过程十分精细，通过从 Mixamo 和 Unreal Engine 的 MetaHuman 等平台获取多样化的人类、动物和角色模型，并利用骨骼系统控制生成复杂的运动轨迹，同时借助 Unreal Engine 的 FAB 库构建模块化场景，并通过 Ultra Dynamic Sky 插件引入动态天气变化，最终通过配置的 CineCamera Actors 从不同角度以 60 帧/秒的频率捕捉 RGB 序列，确保多视角下的几何和光度一致性。

WideRange4D 数据集的应用场景十分广泛，尤其在动画制作和虚拟现实领域具有重要价值。它可以为动画制作提供高质量的动态场景模板，大大节省建模和渲染的时间，同时也能为虚拟现实应用提供逼真的动态环境。此外，该数据集还可用于评估 4D 重建方法的性能，特别是在大范围运动场景下的表现。为了验证数据集的有效性，论文中提出了一个新的 4D 重建方法 Progress4D，并在 WideRange4D 数据集上进行了基准测试。实验结果表明，Progress4D 在大范围运动场景下的 4D 重建质量优于现有的最先进方法，这进一步证明了 WideRange4D 数据集在推动 4D 重建技术发展方面的潜力和价值。