产品库

无需对象模板的人体与物体交互跟踪技术

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。

合成数据，重塑未来

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。

生成计算机视觉的合成数据集

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。

以自我为中心的合成数据生成器

EgoGen是一个用于生成以自我为中心的合成数据的系统，它能够模拟头戴设备（HMDs）的相机装置，并从相机佩戴者的视角渲染多种传感器数据。该系统提供了丰富的多模态数据和准确的注释，适用于自我感知任务。

生成合成数据，管理数据，提高数据质量，构建最佳AI项目数据集。

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。

生成合成数据，训练和对齐模型的工具

DataDreamer是一个强大的开源Python库，用于提示、生成合成数据和训练工作流。它旨在简单易用，极其高效，且具有研究级质量。DataDreamer支持创建提示工作流、生成合成数据集、对齐模型、微调模型、指令调优模型和模型蒸馏。它具有简单、研究级、高效、可复现的特点，并简化了数据集和模型的共享。

从合成数据中学习视觉表示模型

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。

高质量合成数据生成与结构化数据提取工具

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。

提升3D内容创造的合成数据框架

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。

用于训练大型语言模型的开源合成数据生成管道。

Nemotron-4 340B是NVIDIA发布的一系列开放模型，专为生成合成数据以训练大型语言模型（LLMs）而设计。这些模型经过优化，可以与NVIDIA NeMo和NVIDIA TensorRT-LLM配合使用，以提高训练和推理的效率。Nemotron-4 340B包括基础、指令和奖励模型，形成一个生成合成数据的管道，用于训练和完善LLMs。这些模型在Hugging Face上提供下载，并很快将在ai.nvidia.com上提供，作为NVIDIA NIM微服务的一部分。

数据合成平台

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。

Neosync 是一款开源的数据匿名化和合成数据生成工具，帮助开发者安全地使用生产数据进行本地开发和测试。

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。

用Gretel的API精细调整定制AI模型，并生成与真实数据一样甚至更好的合成数据。随需应变。免费试用。

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。

基于条件扩散模型的人类-物体交互合成技术

Controllable Human-Object Interaction Synthesis (CHOIS) 是一种先进的技术，它能够根据语言描述、初始物体和人类状态以及稀疏物体路径点来同时生成物体运动和人类运动。这项技术对于模拟真实的人类行为至关重要，尤其在需要精确手-物体接触和由地面支撑的适当接触的场景中。CHOIS通过引入物体几何损失作为额外的监督信息，以及在训练扩散模型的采样过程中设计指导项来强制执行接触约束，从而提高了生成物体运动与输入物体路径点之间的匹配度，并确保了交互的真实性。

视频指令调优与合成数据研究

LLaVA-Video是一个专注于视频指令调优的大型多模态模型（LMMs），通过创建高质量的合成数据集LLaVA-Video-178K来解决从网络获取大量高质量原始数据的难题。该数据集包括详细的视频描述、开放式问答和多项选择问答等任务，旨在提高视频语言模型的理解和推理能力。LLaVA-Video模型在多个视频基准测试中表现出色，证明了其数据集的有效性。

实现增强物体跟踪的Transformer模型

CoTracker是一个基于Transformer的模型,可以在视频序列中联合跟踪稠密点。它与大多数现有的状态最先进的方法不同,后者独立跟踪点,而忽略了它们之间的相关性。我们展示了联合跟踪可以显著提高跟踪精度和鲁棒性。我们还提供了若干技术创新,包括虚拟轨迹的概念,这使CoTracker可以联合跟踪7万个点。此外,CoTracker因果地操作在短时间窗口上(因此适合在线任务),但通过在更长的视频序列上展开窗口进行训练,这使并显著改进了长期跟踪。我们展示了定性印象深刻的跟踪结果,其中点甚至在遮挡或离开视野时也可以跟踪很长时间。从定量上看,CoTracker在标准基准测试上优于所有最近的跟踪器,通常优势显著。

Dria-Agent-α是基于Python的大型语言模型工具交互框架。

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。

Steiner 是一个基于合成数据训练的推理模型，旨在探索多种推理路径并自主验证。

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。

800K+个3D物体的大规模数据集

Objaverse是一个包含800K+个标注3D物体的大规模数据集，每个物体都有名称、描述、标签和其他元数据。它包含了各种类型的物体，包括静态物体、动画物体、有部位注释的角色、可分解的模型、室内外环境等，并具有多样的视觉风格。Objaverse可用于生成3D模型、作为2D实例分割的增强、开放词汇体现的AI以及研究CLIP的鲁棒性。

AI驱动的数据交互

Hyper是一个AI驱动的数据交互平台，可以将动态数据转化为有用的信息。通过与Google Drive、Slack、Salesforce、Airtable、Notion等集成，实现无缝工作流程和自信决策。用户可以在Hyper中查找和搜索最新的数据，使用AI进行交互和对话。

数据定制化服务，助力模型精准微调

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。

基于大数据和大模型的人体姿态和形状估计模型

SMPLer-X是一种基于大数据和大模型的人体姿态和形状估计模型，能够统一捕捉身体、手和面部的运动，并具有广泛的应用。该模型通过对32个不同场景的数据集进行系统研究，优化训练方案并选择数据集，从而实现了对EHPS能力的显著提升。SMPLer-X采用Vision Transformer进行模型扩展，并通过微调策略将其转化为专家模型，从而进一步提高性能。该模型在多个基准测试中均表现出色，如AGORA（107.2 mm NMVE）、UBody（57.4 mm PVE）、EgoBody（63.6 mm PVE）和EHF（62.3 mm PVE without finetuning）。SMPLer-X的优势在于能够处理多样化的数据源，具有出色的泛化能力和可迁移性。

利用扩散引导逆渲染技术实现逼真物体插入

DiPIR是多伦多AI实验室与NVIDIA Research共同研发的一种基于物理的方法，它通过从单张图片中恢复场景照明，使得虚拟物体能够逼真地插入到室内外场景中。该技术不仅能够优化材质和色调映射，还能自动调整以适应不同的环境，提高图像的真实感。

通过多样化合成数据和全局到局部自适应感知增强文档布局分析

DocLayout-YOLO是一个用于文档布局分析的深度学习模型，它通过多样化的合成数据和全局到局部自适应感知来增强文档布局分析的准确性和处理速度。该模型通过Mesh-candidate BestFit算法生成大规模多样化的DocSynth-300K数据集，显著提升了不同文档类型在微调性能上的表现。此外，它还提出了一个全局到局部可控的感受野模块，更好地处理文档元素的多尺度变化。DocLayout-YOLO在各种文档类型上的下游数据集上表现出色，无论是在速度还是准确性上都有显著优势。

大规模合成数据集，助力个性化研究

Persona Hub 是腾讯AI实验室发布的一个大规模合成数据集，旨在促进以人物角色为驱动的数据合成研究。该数据集包含数百万不同人物角色的合成数据样本，可用于模拟真实世界用户的多样化输入，对大型语言模型（LLM）进行测试和研究。

通过合成数据增强时间序列理解和推理的模型。

ChatTS-14B 是一个专注于时间序列理解与推理的语言模型，旨在通过合成数据提高对时间序列数据的处理能力。该模型可以广泛应用于数据分析、金融预测等领域，为用户提供更深层次的时间序列洞察，具有良好的推理能力和准确性。

使用生成式AI与Pandas数据框交互的应用

PANDASAI APP是一个利用生成式人工智能（LLMs）与Pandas数据框进行交互的应用。该应用使用gradio作为前端界面，并通过pandasai作为Python高级包装器，使得数据框可以进行对话式交互。pandasai提供了openai、HuggingFace和Azure等API的生成式AI能力，用户可以根据自己的需求配置后端平台。该应用的主要优点包括能够上传csv文件并询问有关数据的问题，以及像与人类交互一样与数据进行交互。

生成精确的视觉 AI 模型，用成本效益的数据

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。

新模型，多种型号，AI驱动合成数据训练

WizardLM-2是WizardLM推出的新一代大型语言模型，包含三种型号：8x22B、70B和7B。该产品采用AI驱动的合成数据训练系统，通过数据分析、加权抽样、渐进式学习和AI互校AI等方法，优化模型性能。它能够自动生成高品质的指令和响应，提供多样化的对话能力，适用于多种编程和开发场景。

跟踪AI API使用情况

Monitor AI是一款为使用OpenAI API的用户设计的应用程序。该应用帮助用户跟踪其API成本和使用情况。主要功能包括每日成本概览、可视化使用分析和小部件支持。该应用定价为$0.99，定位于帮助用户管理和优化API使用成本。