# 合成数据

GAIA-2 是 Wayve 开发的先进视频生成模型，旨在为自动驾驶系统提供多样化和复杂的驾驶场景，以提高安全性和可靠性。该模型通过生成合成数据来解决依赖现实世界数据收集的限制，能够创建各种驾驶情境，包括常规和边缘案例。GAIA-2 支持多种地理和环境条件的模拟，帮助开发者在没有高昂成本的情况下快速测试和验证自动驾驶算法。

AccVideo 是一种新颖的高效蒸馏方法，通过合成数据集加速视频扩散模型的推理速度。该模型能够在生成视频时实现 8.5 倍的速度提升，同时保持相似的性能。它使用预训练的视频扩散模型生成多条有效去噪轨迹，从而优化了数据的使用和生成过程。AccVideo 特别适用于需要高效视频生成的场景，如电影制作、游戏开发等，适合研究人员和开发者使用。

Steiner 是由 Yichao 'Peak' Ji 开发的推理模型系列，专注于通过强化学习在合成数据上训练，能够在推理时探索多种路径并自主验证或回溯。该模型的目标是复现 OpenAI o1 的推理能力，并验证推理时的扩展曲线。Steiner-preview 是一个正在进行中的项目，其开源目的是为了分享知识并获取更多真实用户的反馈。尽管该模型在某些基准测试中表现出色，但尚未完全实现 OpenAI o1 的推理扩展能力，因此仍处于开发阶段。

Neosync 是一款专注于数据隐私和安全的平台，通过匿名化和合成数据技术，为开发者提供安全、高质量的生产数据副本，用于本地开发和测试。其主要优点包括强大的数据处理能力、灵活的配置选项以及与多种数据库的无缝集成。Neosync 旨在解决传统手动创建模拟数据的低效和不安全问题，通过自动化流程大幅缩短数据准备时间，同时确保数据符合隐私法规如 GDPR、HIPAA 等。该产品提供免费试用，适合需要在本地环境中安全使用生产数据的开发团队。

Dria-Agent-α是Hugging Face推出的大型语言模型（LLM）工具交互框架。它通过Python代码来调用工具，与传统的JSON模式相比，能更充分地发挥LLM的推理能力，使模型能够以更接近人类自然语言的方式进行复杂问题的解决。该框架利用Python的流行性和接近伪代码的语法，使LLM在代理场景中表现更佳。Dria-Agent-α的开发使用了合成数据生成工具Dria，通过多阶段管道生成逼真的场景，训练模型进行复杂问题解决。目前已有Dria-Agent-α-3B和Dria-Agent-α-7B两个模型在Hugging Face上发布。

Bespoke Labs专注于提供高质量的定制化数据集服务，以支持工程师进行精确的模型微调。公司由Google DeepMind的前员工Mahesh和UT Austin的Alex共同创立，旨在改善高质量数据的获取，这对于推动领域发展至关重要。Bespoke Labs提供的工具和平台，如Minicheck、Evalchemy和Curator，都是围绕数据集的创建和管理设计的，以提高数据的质量和模型的性能。

Bespoke Curator是一个开源项目，提供了一个基于Python的丰富库，用于生成和策展合成数据。它具备高性能优化、智能缓存和故障恢复功能，并且可以与HuggingFace Dataset对象直接协作。Bespoke Curator的主要优点包括其程序性和结构化输出能力，能够设计复杂的数据生成管道，以及通过内置的Curator Viewer实时检查和优化数据生成策略。

InterTrack 是一种先进的跟踪技术，能够在单目RGB视频中跟踪人体与物体的交互，即使在遮挡和动态运动下也能保持跟踪的连贯性。该技术无需使用任何对象模板，仅通过合成数据训练即可在真实世界视频中实现良好的泛化。InterTrack 通过分解4D跟踪问题为每帧的姿态跟踪和规范形状优化，显著提高了跟踪的准确性和效率。

Bootstrap3D是一个用于改善3D内容创造的框架，通过合成数据生成技术，解决了高质量3D资产稀缺的问题。它利用2D和视频扩散模型，基于文本提示生成多视角图像，并使用3D感知的MV-LLaVA模型筛选高质量数据，重写不准确的标题。该框架已生成了100万张高质量合成多视角图像，具有密集的描述性标题，以解决高质量3D数据的短缺问题。此外，它还提出了一种训练时间步重排(TTR)策略，利用去噪过程学习多视角一致性，同时保持原始的2D扩散先验。

该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

AuroraAI是由Incribo开发的产品，可以生成安全高质量的训练数据，为您的AI模型加速发展。它可以用于多种用途，包括语音合成、音频分割、人物建模、景观设计、图像处理等。AuroraAI注重隐私保护，成本高效，支持多模态数据生成，具有无限的变化可能性，用户拥有数据所有权，并且可以直接使用。目前处于早期访问阶段，欢迎加入我们的社区。

YData是一个数据中心AI平台，提供生成合成数据、管理数据、提高数据质量和构建最佳AI项目数据集的功能。通过YData，您可以生成高质量的合成数据集，对数据进行管理和改进，构建出适用于您的AI项目的最佳数据集。YData还提供数据目录、数据配置和数据测量等功能。YData的定价信息，请联系官方获取。YData定位为数据科学领域的数据质量工具。

Datagen是一个可通过平台或API访问的合成图像数据集，可根据需要生成逼真的全身人像和人与物体在不同环境中互动的场景。用户可以通过代码对单个参数进行完全控制，实现人类中心数据集的设计和生成。

Gretel.ai是一款为开发者打造的合成数据平台。通过使用Gretel的API，您可以生成匿名和安全的合成数据，以便在保护隐私的同时更快地进行创新。通过训练生成式AI模型，验证模型和用例的质量和隐私分数，以及按需生成所需数量的数据，Gretel.ai使生成合成数据变得简单易用。Gretel的Python库使您可以在几行代码内生成合成数据。您还可以使用Gretel控制台无需编写代码即可开始生成合成数据。

MOSTLY AI是一家合成数据公司，提供先进的合成数据平台。该平台可生成、合成和创建数据，使数据处理更加灵活和智能。通过使用MOSTLY AI的合成数据，您可以克服真实数据的限制，加速AI、分析和产品开发的进程。平台提供隐私和安全保护，支持各种行业的应用场景。

syntheticAIdata 是一个平台，可以快速生成大规模的合成数据集，用于训练视觉 AI 模型。通过使用 syntheticAIdata，您可以轻松生成大量的合成数据集，从而显著加快图像分类、图像分割和目标检测等任务的视觉 AI 模型训练速度。我们的解决方案将帮助您更快地将基于 AI 的应用推向市场。syntheticAIdata 得到了 Microsoft for Startups 的支持，并成为 NVIDIA Inception 计划的一部分。