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Unlimited Training
Data Generation

生成无限训练数据

即使在数据难以获取的环境和情况下, 也均可生成。

解决 AI 性能下降问题

通过自动“生成”视频分析所需的训练数据, 解决因数据不足导致的 AI 性能下降问题。这不仅仅是生成看似逼真的图像, 而是同时生成 AI 模型训练所需的标签和图像。

新的可能性

工业现场, 畜牧现场, 稀有品种, 罕见场景等物理世界中难以获取的训练数据, 均可轻松生成。

所需种子数据

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  • 仅需 10 张用于生成的场景样本图像, 即可生成多种模式的数据。

生成训练数据所需时间

0 秒
  • 每20秒生成一套可直接用于视觉模型训练的图像和标签文件。
  • 一天内即可生成包含20万只动物各种姿态和场景的训练数据集。

应用生成数据后视觉模型准确率提升幅度

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  • 即使仅依赖真实数据而性能不足的视觉模型, 也可以通过生成数据提升其准确性。
  • 以动物检测模型(OADNet)small版本为基准, 在仅使用真实数据(2万张)训练时, mAP50为81.23 在追加生成数据(1万张)进行训练后，mAP50提升至89.47。
Real Data
Generation Data

无限训练数据生成的核心技术

基于Stable Diffusion, GLIGEN等最新的可控图像生成模型, 我们突破了在人和动物相关图像生成中, 图像质量与可控范围之间的权衡问题。

通过独有的控制参数生成技术, 可以在生成图像中精确控制对象的位置,
大小, 种类, 姿态、品种以及背景等, 从而生成符合需求的图像与训练数据。

使用示例

在养猪场环境中, 对于稀有品种(如伊比利亚猪, 黑猪)的稀有姿态(如打斗, 犬坐姿等), 以及稀有空间(如有阳光照射的室外走廊), 无论是数量, 位置, 还是与其他品种的组合, 都能够生成高质量的图像。

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创造新的价值。

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