# 合成數據

GAIA-2 是 Wayve 開發的先進視頻生成模型，旨在為自動駕駛系統提供多樣化和複雜的駕駛場景，以提高安全性和可靠性。該模型通過生成合成數據來解決依賴現實世界數據收集的限制，能夠創建各種駕駛情境，包括常規和邊緣案例。GAIA-2 支持多種地理和環境條件的模擬，幫助開發者在沒有高昂成本的情況下快速測試和驗證自動駕駛算法。

AccVideo 是一種新穎的高效蒸餾方法，通過合成數據集加速視頻擴散模型的推理速度。該模型能夠在生成視頻時實現 8.5 倍的速度提升，同時保持相似的性能。它使用預訓練的視頻擴散模型生成多條有效去噪軌跡，從而優化了數據的使用和生成過程。AccVideo 特別適用於需要高效視頻生成的場景，如電影製作、遊戲開發等，適合研究人員和開發者使用。

Steiner 是由 Yichao 'Peak' Ji 開發的推理模型系列，專注於通過強化學習在合成數據上訓練，能夠在推理時探索多種路徑並自主驗證或回溯。該模型的目標是復現 OpenAI o1 的推理能力，並驗證推理時的擴展曲線。Steiner-preview 是一個正在進行中的項目，其開源目的是為了分享知識並獲取更多真實用戶的反饋。儘管該模型在某些基準測試中表現出色，但尚未完全實現 OpenAI o1 的推理擴展能力，因此仍處於開發階段。

Neosync 是一款專注於數據隱私和安全的平臺，通過匿名化和合成數據技術，為開發者提供安全、高質量的生產數據副本，用於本地開發和測試。其主要優點包括強大的數據處理能力、靈活的配置選項以及與多種數據庫的無縫集成。Neosync 旨在解決傳統手動創建模擬數據的低效和不安全問題，通過自動化流程大幅縮短數據準備時間，同時確保數據符合隱私法規如 GDPR、HIPAA 等。該產品提供免費試用，適合需要在本地環境中安全使用生產數據的開發團隊。

Dria-Agent-α是Hugging Face推出的大型語言模型（LLM）工具交互框架。它通過Python代碼來調用工具，與傳統的JSON模式相比，能更充分地發揮LLM的推理能力，使模型能夠以更接近人類自然語言的方式進行復雜問題的解決。該框架利用Python的流行性和接近偽代碼的語法，使LLM在代理場景中表現更佳。Dria-Agent-α的開發使用了合成數據生成工具Dria，通過多階段管道生成逼真的場景，訓練模型進行復雜問題解決。目前已有Dria-Agent-α-3B和Dria-Agent-α-7B兩個模型在Hugging Face上發佈。

Bespoke Labs專注於提供高質量的定製化數據集服務，以支持工程師進行精確的模型微調。公司由Google DeepMind的前員工Mahesh和UT Austin的Alex共同創立，旨在改善高質量數據的獲取，這對於推動領域發展至關重要。Bespoke Labs提供的工具和平臺，如Minicheck、Evalchemy和Curator，都是圍繞數據集的創建和管理設計的，以提高數據的質量和模型的性能。

Bespoke Curator是一個開源項目，提供了一個基於Python的豐富庫，用於生成和策展合成數據。它具備高性能優化、智能緩存和故障恢復功能，並且可以與HuggingFace Dataset對象直接協作。Bespoke Curator的主要優點包括其程序性和結構化輸出能力，能夠設計複雜的數據生成管道，以及通過內置的Curator Viewer即時檢查和優化數據生成策略。

InterTrack 是一種先進的跟蹤技術，能夠在單目RGB視頻中跟蹤人體與物體的交互，即使在遮擋和動態運動下也能保持跟蹤的連貫性。該技術無需使用任何對象模板，僅通過合成數據訓練即可在真實世界視頻中實現良好的泛化。InterTrack 通過分解4D跟蹤問題為每幀的姿態跟蹤和規範形狀優化，顯著提高了跟蹤的準確性和效率。

Bootstrap3D是一個用於改善3D內容創造的框架，通過合成數據生成技術，解決了高質量3D資產稀缺的問題。它利用2D和視頻擴散模型，基於文本提示生成多視角圖像，並使用3D感知的MV-LLaVA模型篩選高質量數據，重寫不準確的標題。該框架已生成了100萬張高質量合成多視角圖像，具有密集的描述性標題，以解決高質量3D數據的短缺問題。此外，它還提出了一種訓練時間步重排(TTR)策略，利用去噪過程學習多視角一致性，同時保持原始的2D擴散先驗。

該代碼倉庫包含從合成圖像數據(主要是圖片)進行學習的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三個項目。這些項目研究瞭如何利用文本到圖像模型生成的合成圖像數據進行視覺表示模型的訓練,並取得了非常好的效果。

AuroraAI是由Incribo開發的產品，可以生成安全高質量的訓練數據，為您的AI模型加速發展。它可以用於多種用途，包括語音合成、音頻分割、人物建模、景觀設計、圖像處理等。AuroraAI注重隱私保護，成本高效，支持多模態數據生成，具有無限的變化可能性，用戶擁有數據所有權，並且可以直接使用。目前處於早期訪問階段，歡迎加入我們的社區。

YData是一個數據中心AI平臺，提供生成合成數據、管理數據、提高數據質量和構建最佳AI項目數據集的功能。通過YData，您可以生成高質量的合成數據集，對數據進行管理和改進，構建出適用於您的AI項目的最佳數據集。YData還提供數據目錄、數據配置和數據測量等功能。YData的定價信息，請聯繫官方獲取。YData定位為數據科學領域的數據質量工具。

Datagen是一個可通過平臺或API訪問的合成圖像數據集，可根據需要生成逼真的全身人像和人與物體在不同環境中互動的場景。用戶可以通過代碼對單個參數進行完全控制，實現人類中心數據集的設計和生成。

Gretel.ai是一款為開發者打造的合成數據平臺。通過使用Gretel的API，您可以生成匿名和安全的合成數據，以便在保護隱私的同時更快地進行創新。通過訓練生成式AI模型，驗證模型和用例的質量和隱私分數，以及按需生成所需數量的數據，Gretel.ai使生成合成數據變得簡單易用。Gretel的Python庫使您可以在幾行代碼內生成合成數據。您還可以使用Gretel控制檯無需編寫代碼即可開始生成合成數據。

MOSTLY AI是一家合成數據公司，提供先進的合成數據平臺。該平臺可生成、合成和創建數據，使數據處理更加靈活和智能。通過使用MOSTLY AI的合成數據，您可以克服真實數據的限制，加速AI、分析和產品開發的進程。平臺提供隱私和安全保護，支持各種行業的應用場景。

syntheticAIdata 是一個平臺，可以快速生成大規模的合成數據集，用於訓練視覺 AI 模型。通過使用 syntheticAIdata，您可以輕鬆生成大量的合成數據集，從而顯著加快圖像分類、圖像分割和目標檢測等任務的視覺 AI 模型訓練速度。我們的解決方案將幫助您更快地將基於 AI 的應用推向市場。syntheticAIdata 得到了 Microsoft for Startups 的支持，併成為 NVIDIA Inception 計劃的一部分。