SceneSplat-7K 由阿姆斯特丹大学联合苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室、索菲亚大学 INSAIT 等机构于 2025 年发布，是目前规模最大、质量最高的室内场景 3D 高斯点渲染（3D Gaussian Splats, 3DGS）数据集，相关论文成果为「SceneSplat: Gaussian Splatting-based Scene Understanding with Vision-Language Pretraining」，旨在推动视觉 – 语言预训练模型在真实室内 3D 场景上的理解与语义推理能力。

该数据集汇集了多个数据源生成的 3DGS 数据，共约 9,000 个原始场景，其中 7,916 个场景被处理为 3DGS，平均每个场景包含 142 万个高斯点，总计 112.7 亿个高斯点，并在此基础上筛选出 4,114 个高质量场景用于预训练。数据集还包含 472 万张 RGB 帧，在重建质量上表现优异：平均 PSNR=29.64 dB 、平均深度误差 0.035m 、平均 SSIM=0.897 、平均 LPIPS=0.212 。