合成数据

SynCD

SynCD是由卡内基梅隆大学与Meta联合开发的高质量合成训练数据集,用于提升文本到图像模型的定制化能力。它通过生成同一对象在不同视角、光照和背景下的图像,结合共享注意力机制和3D资产引导,确保对象一致性。该数据集支持无调优模型训练,提升图像质量和身份保持能力,广泛应用于个性化内容生成、创意设计、虚拟场景构建等领域。

HMA

HMA(Heterogeneous Masked Autoregression)是一种基于异构预训练和掩码自回归技术的机器人动作视频建模方法,支持离散与连续生成模式,可处理不同动作空间的异构性。该工具具备高效实时交互能力,广泛应用于视频模拟、策略评估、合成数据生成及模仿学习等领域,适用于机器人学习与控制任务,提升策略泛化与执行效率。

Kiln AI

Kiln AI 是一款开源 AI 开发工具,支持多平台使用,提供零代码微调、合成数据生成及团队协作功能。内置交互式工具,兼容多种模型和 AI 提供商,支持 Git 版本控制与自动部署,适用于智能客服、医疗、教育、金融等场景,注重数据隐私与安全性。

AxBench

AxBench是斯坦福大学推出的语言模型可解释性评估框架,支持概念检测与模型转向任务。它通过合成数据生成训练集,评估模型对特定概念的识别能力和干预后的表现。提供统一的评估平台,支持多种控制方法,如提示、微调和稀疏自编码器,并采用多维评分机制,适用于AI安全、伦理及内容生成等场景。

ReasonIR

ReasonIR-8B 是由 Meta AI 开发的推理密集型检索模型,基于 LLaMA3.1-8B 训练,采用双编码器架构,提升复杂查询处理能力。结合合成数据生成工具,增强模型在长上下文和抽象问题中的表现。在多个基准测试中表现优异,适用于问答系统、教育、企业知识管理和科研等领域。

DreamGen

DreamGen是英伟达推出的机器人学习技术,基于AI视频世界模型生成合成数据,使机器人能在梦境中学习新技能。它通过微调视频世界模型、生成虚拟数据、提取虚拟动作和训练下游策略四步流程,实现机器人在新环境中的行为和环境泛化。DreamGen无需大量真实数据,仅凭文本指令即可完成复杂任务,提升学习效率和泛化能力。其支持多种机器人系统和策略架构,适用于工业生产、家庭服务、医疗护理等多个领域。

HandRefiner

解决AI图像生成中手部畸形的问题 目前的图像生成模型,再生成图像方面已经非常出色,但在生成人类手部的图像时却常常出现问题,比如手指数量不对或者手形怪异。