合成数据应用

2 posts with the tag “合成数据应用”

合成数据：推动AI发展的关键技术

合成数据是指通过人工生成或仿真技术获得的数据，它在机器人、自动驾驶汽车等多个领域中发挥着重要作用，特别是在加速人工智能（AI）模型的训练过程中。

什么是合成数据生成（SDG）？

合成数据生成（SDG）是利用计算机仿真、生成式AI模型或两者的结合，创建文本、2D图像或3D图像的过程。这项技术不仅适用于结构化数据，也适用于非结构化数据，广泛应用于数据稀缺、敏感或收集困难的领域。

合成数据生成的工作原理

要构建高效的人工智能模型，开发者需要经过精心标记的高质量、丰富的数据集。然而，现实世界中的数据通常有限，无法充分代表所需的样本，或由于数据隐私的限制而难以获得。合成数据生成通过基于规则、算法或模拟现实数据的统计特性，提供了一种解决方案。研究人员和开发者可以利用这些合成数据来训练和测试AI模型，避免真实数据使用中的限制。

合成数据为何对AI如此重要？

合成数据生成可以解决数据科学面临的一些核心挑战，提升机器学习（ML）模型的训练效果，并简化AI开发的过程：

数据不足：合成数据能够解决特定用例中真实数据稀缺的问题，特别是在现实世界数据有限的专业领域。
数据隐私：合成数据通过模拟现实世界的统计数据，而不是直接使用个人记录，避免了隐私泄露问题，这对于医疗健康、金融等领域尤为重要。
数据质量：真实数据集可能存在不平衡的情况，导致模型输出存在偏差。合成数据则可通过增强现有数据集，提供更大、更具代表性的样本，减少偏差并提高准确性。
测试数据：合成数据支持在安全环境中进行AI软件的测试和评估，有助于将模型部署到实际应用中。

生成式AI在合成数据生成中的作用

生成式AI可以帮助创建虚拟场景、增强数据以及生成新的数字资产。通过使用扩散模型、生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE），生成式AI能够生成高质量的合成数据。比如，扩散模型通过学习图像与描述文本之间的关系，可以生成高质量的视觉内容，并能够通过编程修改图像的布局、颜色、光照等参数。

支持合成数据生成的神经网络架构包括GAN、VAE以及Transformer模型。Transformer模型能够学习数据中的复杂模式，并生成与现有数据相对应的全新数据。例如，在自然语言处理中，Transformer可以生成符合特定风格和背景的文本数据，甚至可以生成表格数据，通过学习行列间的关系，生成与原始数据集特征一致的新数据。

生成式AI不仅在资产创建中有广泛应用，还能在代码生成中发挥重要作用，帮助开发者创建合成数据集，以提升不同场景下AI模型的训练效果。

合成数据在不同领域的应用

合成数据已经在多个行业中得到应用，特别是在机器人、自动驾驶汽车、工业检测等领域。

机器人技术

在自动化仓库、配送中心等领域，自主移动机器人（AMR）需要大量的合成数据来训练生成式物理AI模型。通过使用3D仿真技术生成的数据，机器人可以更好地识别物体、避开障碍物，并与周围环境进行安全互动。合成数据的使用能够减少现实世界测试所需的时间和资源，提高机器人的感知和决策能力。

自动驾驶汽车

自动驾驶技术依赖于感知、规划和预测模型的训练，而手动收集并标注大量的交通场景数据既昂贵又耗时。通过利用合成数据，开发者可以补充激光雷达、摄像头和雷达等传感器的数据，增强数据集，提升自动驾驶AI的准确性和可靠性。

工业检测

合成数据在工业检测中的应用也至关重要，尤其是在计算机视觉算法的训练上。合成图像数据可以帮助开发者创建多样化的训练数据集，从而提高物体检测、分类和追踪的准确性，尤其是在公共安全、自动结账系统以及生产线质量检测等领域。

基于文本的合成数据应用

合成文本数据在多个领域同样发挥着重要作用。例如，在网络安全领域，合成数据被用于训练识别网络钓鱼邮件的模型；在医疗领域，合成医疗数据被用于保护患者隐私的同时进行技术创新。这些合成数据集的使用可以突破数据隐私限制，为各类软件开发提供数据支持。

数荣量标：数据合成技术引领工业创新

数荣量标致力于通过领先的数据合成技术，为工业安全、工业应急和3D资产领域提供高质量的数据解决方案，助力企业实现智能化升级和数字化转型。

工业安全
数荣量标利用先进的3D仿真技术与生成式AI，生成高精度的合成数据集，模拟复杂工业环境中的潜在风险场景。这些数据可用于训练工业安全监测系统，提高设备故障检测、事故预警的准确性，为工业生产提供可靠的安全保障。
工业应急
针对工业应急管理场景，数荣量标提供虚拟仿真数据，用于模拟事故发生后的应急响应和决策流程。通过高度逼真的应急场景模拟，帮助企业优化预案、培训人员，并提升应急处理效率，有效减少事故带来的损失。
3D资产生成
在3D资产领域，数荣量标通过高精度3D合成数据生成技术，为工业设计、仿真和训练提供逼真的数字资产。我们能够根据不同需求生成多样化的3D模型和数据场景，为工业设备虚拟维护、机器人训练、自动化流程等提供坚实的数据支撑。

我们的优势：

技术领先：结合生成式AI、3D仿真和数据合成技术，打造高质量、多样化的数据集。
定制化服务：针对不同行业和应用场景，提供量身定制的数据解决方案。
数据安全与隐私保护：通过合成数据规避真实数据隐私问题，符合各类数据安全标准。
高效交付：快速生成大规模合成数据，降低企业的数据收集成本，缩短AI模型训练周期。

数荣量标将持续深耕数据合成技术，助力工业企业在安全管理、应急响应和3D数字资产等领域实现智能化突破，为行业发展注入全新动力。

结语

合成数据生成技术正在快速发展，并在多个领域中展现出巨大的潜力。从机器人到自动驾驶，从医疗到工业，合成数据的应用场景正在不断扩大。通过利用生成式AI和仿真技术，开发者可以更高效地训练AI模型，提高其性能，解决现实世界中的数据短缺、隐私保护等问题。随着技术的不断成熟，合成数据必将在AI的发展中发挥越来越重要的作用。

GPT-4o掀起全模态热潮！梳理全模态大模型最新研究进展

2024年12月17日

庞先生

PhD @ 数荣量标

最近，随着像Gemini和GPT-4o这样的新技术的推出，许多关于全模态（即同时处理文本、图像、语音和视频）的研究成果也纷纷涌现。简单来说，这些技术尝试通过一个统一的模型来处理不同类型的数据，比如文字、声音和图片。这意味着，这个模型不仅可以把图片转化为文字，还可以把文字生成为图片。

其中一个值得注意的研究是名为“Emu”的项目。这个项目的核心是多模态生成预训练，简单说就是让模型在不同类型的数据上进行预先训练，以便更好地理解和生成这些数据。想要了解更多关于这个项目的详细信息，可以查看他们的论文，链接是：https://arxiv.org/abs/2307.05222。 代码地址： https://github.com/baaivision/Emu

在这个项目中，有两个主要的步骤：

a. 图像编码：首先，我们使用一种叫做 EVA-CLIP 的技术来对图像进行编码。接着，通过一种叫做因果变压器（Causal Transformer）的技术来处理这些图像信息。这里的“query”是我们自己设定的一个向量，而“key”和“value”则是从图像编码中得到的。

b. 大语言模型（LLM）训练阶段：在这个阶段，我们使用大语言模型来进行下一步的预测学习。对于文本部分，我们使用一种叫做交叉熵的方法来计算误差，而对于图像部分，我们则使用 L2 损失来进行计算。c. 视觉解码器：这个部分使用了一种叫做 Stable Diffusion 的技术来开始工作。它会把大语言模型（LLM）生成的视觉嵌入信息作为条件，输入到 Stable Diffusion 中。然后，它会调整 Stable Diffusion 的一种叫做交叉注意力的线性投影，让它更好地适应这些视觉嵌入信息。

d. 视觉解码器的训练阶段：在这个阶段，我们只对 U-Net 进行训练，而其他的参数保持不变。

NExT-GPT****论文标题： NExT-GPT: 任意到任意的多模态大模型

论文链接： 点击这里查看论文

项目主页： 访问主页

多模态编码阶段： 在这个阶段，研究人员使用了一种叫做 ImageBind 的编码器。简单来说，这个编码器的作用是将不同类型的数据（比如图片、文字等）转换成一种统一的格式。为了让这个转换过程更准确，他们使用了每种数据类型对应的文字描述（我们称之为“caption”）来进行训练和优化。换句话说，他们通过这些描述来帮助编码器更好地理解和处理各种数据。在多模解码阶段，我们的目标是让扩散模型的输出与大型语言模型（LLM）的指令保持一致。简单来说，就是让图像、视频和音频的生成结果符合我们通过文字给出的指令。

为了做到这一点，我们需要缩小LLM的文字信号和扩散模型（用于图像合成的Stable Diffusion、用于视频合成的Zeroscope和用于音频合成的AudioLDM）之间的差距。这种方法不仅确保了训练过程的高效轻量化，还能更好地理解用户的需求，生成他们想要的多种形式的内容。

具体操作上，我们只需训练不同类型的线性模型（Linear）和低秩适应（Lora），同时增加扩散模型的损失（Loss），以便更好地调整输出结果。这样一来，我们就能在不增加太多复杂度的情况下，获得更符合用户要求的多模态输出。

这篇论文的标题是《生成性多模态模型是上下文学习者》。简单来说，研究人员在探讨一种能够同时处理多种类型数据（比如图像和文字）的模型，这种模型能够在特定的上下文环境中进行学习。

在这项研究中，他们使用了一些先进的技术组件：

视觉编码器（Visual Encoder）：他们使用了一种叫做EVA-02-CLIP-E-plus的技术，这个技术帮助模型理解和处理视觉信息，比如图像。
大型语言模型（LLM）：他们选择了LLaMA-33B，这是一种强大的语言处理技术，可以理解和生成自然语言。
视觉解码器（Visual Decoder）：他们使用了SDXL技术，这个技术帮助模型将处理过的视觉信息转化为可理解的输出，比如生成新的图像或描述。

研究分为两个阶段，第一阶段是让模型在成对的图像和视频上进行学习，具体来说就是让模型学习如何为这些图像和视频生成合适的文字描述（caption）。这样做的目的是希望模型能够更好地理解和关联不同类型的数据。

这些技术的结合使得模型能够在不同的上下文中进行学习和应用，提升了模型在处理多模态数据时的灵活性和准确性。在这个技术过程中，我们可以把它分成两个主要阶段来理解：

第二阶段：冻结视觉编码器
在这个阶段，我们不再对视觉编码器进行调整，而是专注于两个任务。第一个任务是文本分类，也就是让系统根据给定的文本内容进行分类。第二个任务是图像回归，这意味着我们希望系统能够根据输入图像进行某种预测或估计。
第三阶段：训练视觉解码器
在这个阶段，我们的目标是训练视觉解码器。与之前的 Emu1 方法不同的是，我们不再使用大型语言模型（LLM）生成的视觉标记，而是直接使用视觉编码器的输出。换句话说，我们只对 U-Net 进行训练，而保持其他参数不变。

通过这种方式，我们能够更有效地训练系统，使其在处理图像和文本时表现得更好。

论文标题： 使用块状环注意力机制处理百万长度的视频和语言的世界模型

论文地址： 点击这里查看论文

主页地址： 点击这里访问主页

视觉编码器： 这部分使用了一种叫做VQGAN的技术，它可以把图像从256x256的分辨率转换成256个小单位（tokens）。简单来说，就是把大图像分成很多小块，以便计算机更容易处理和理解。b. 训练：在训练过程中，我们使用了一种叫做“next-token 预测”的方法。这种方法主要是为了更好地处理长序列数据。为此，我们引入了几项技术：RingAttention、Blockwise Transformers和masked sequence packing。

Chameleon
论文标题： Chameleon: 混合模态早期融合基础模型
论文链接： 点击这里查看论文
**主页链接：**你提到的内容是关于一个名为“Chameleon”的项目，该项目由Facebook研究团队在GitHub上发布。这个项目涉及到一些技术细节，下面我将尝试用更简单的语言来解释：

视觉编码器（Visual Encoder）： 这个部分使用了一种叫做VQ-VAE的技术来处理图像。简单来说，它把一幅512x512像素的图像转换成1024个小的“图像片段”或“图像令牌”（tokens）。这些令牌是从一个包含8192个不同图像片段的“词汇表”中选出来的。
训练过程： 训练的方式是通过预测下一个图像令牌来进行的。这就像是在玩一个猜谜游戏，模型需要根据已经看到的图像片段来猜测接下来会出现哪个片段。

“Planting a SEED of Vision in Large Language Model”。这篇论文可能探讨了如何在大型语言模型中引入视觉能力。

如果你对这些技术感兴趣，可以通过GitHub上的项目页面或论文地址获取更多详细信息。这篇文章是关于一个名为SEED的项目，主要集中在计算机视觉领域。计算机视觉是一种让计算机能够“看懂”图像和视频的技术。SEED项目的目标是提升计算机在理解和处理视觉信息方面的能力。

SEED项目背后的团队来自AILab-CVC，他们在GitHub上提供了项目的主页，方便大家查看和使用相关的代码和资源。GitHub是一个代码托管平台，开发者可以在上面分享和协作开发项目。

如果你对计算机视觉感兴趣，或者正在寻找相关的开源项目，SEED可能是一个值得关注的选择。把这段技术性较强的内容转化为更通俗易懂的版本：

a. 训练分词器：首先，我们要训练一个叫做Causal Q-Former的模型。这个过程使用了一种叫做SD的文本编码器来帮助我们比较和优化模型的表现。接下来，我们进行视觉量化和去分词化的学习，这一步的目的是让生成的嵌入（也就是模型理解和生成的内容）更接近SD的文本编码器的输入。需要注意的是，在这个过程中，有两个部分——ViT编码器和SD解码器的参数是不需要调整的。

b. 大语言模型（LLM）阶段的训练：在这个阶段，我们主要是训练模型去预测下一个词。也就是说，给定前面的文本内容，模型要学会猜测接下来最有可能出现的词是什么。

论文标题： Transfusion: 用一个多模态模型同时预测下一个词和生成图像

论文地址： 点击查看论文

主页地址： 点击查看主页

内容简述：

这篇论文介绍了一种名为Transfusion的新技术，它可以用一个多模态模型同时处理文本和图像任务。简单来说，这个模型不仅可以预测文本中的下一个词，还能生成图像。

在技术上，他们使用了一种叫做VAE（变分自编码器）的技术来处理图像。VAE主要负责将图像编码成一种计算机能理解的格式，然后再解码回来。通常情况下，这个过程会用到一种叫做Linear的技术，但在这项研究中，他们用了一种更复杂的技术，叫做U-net，来替代Linear。这种替代让模型在处理图像时表现得更好。

通过这种方法，Transfusion模型可以在一个框架下同时处理文本和图像两种任务，提升了效率和效果。b. 在处理文本和图像时，我们使用不同的方法：文本使用自回归方法，而图像则采用自编码技术。通过使用Transformer模型，我们可以实现扩散，从而进行多步生成。

**论文标题：**Show-o: One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation
论文链接：Show-o论文

这篇论文介绍了一种名为Show-o的模型，它使用一个单一的Transformer来统一处理多种模式的理解和生成。简单来说，这个模型可以同时处理文本和图像两种不同类型的数据。通过这种方法，模型能够更好地理解和生成多模态内容。这段内容主要讲的是一种图像处理技术，叫做“离散扩散”，它与另一种技术“Transfusion”有些相似，但也有一些不同之处。

简单来说，这种技术使用了一种叫做MAGVIT-v2的工具，把图像分解成小块，称为“tokens”，每个小块代表图像的一部分。具体来说，把一个256x256像素的图像分解成256个小块。这种方法类似于其他一些技术，比如MaskGIT和Muse。Muse还增加了一个超分辨率模型，帮助理解图像的高级语义。

需要注意的是，这种方法并不一定比另一种“连续扩散”技术更好。离散图像分解技术不像CLIP那样，使用大规模的图文对进行训练。总之，这是一种新的尝试，看看能否在图像处理上带来更好的效果。图像生成部分使用了一种叫做 MaskGIT 的方法。这种方法原本是自回归解码的，也就是说，在生成图像时，每一步都需要依赖前面生成的内容，这样一来整个过程就不能同时进行。不过，MaskGIT 通过引入双向注意力机制，使得生成过程可以并行进行。

最近，DeepMind 的一个实验（名为 FLUID 的消融实验）发现，采用随机顺序预测和连续的 Token 生成方式，效果会更好一些。

具体来说，MaskGIT 使用一种掩码策略来多步生成图像。在每次迭代中，模型会同时预测所有的图像片段（tokens），但只保留那些置信度最高的片段。那些置信度不高的片段则会在下一次迭代中重新预测。随着迭代的进行，掩码的比例会逐渐减少，直到所有的图像片段都经过多次迭代生成完毕。这样的方法能提高图像生成的效率和质量。这篇论文的标题是“Emu3: 你只需要下一个词的预测”，听起来有点像在说预测下一个词就能解决很多问题。论文的详细内容可以在给定的网址找到。

在这项研究中，研究人员使用了一种叫做SBER-MoVQGAN的技术来训练一个图像编码器。这个编码器可以把一张512x512像素的图像转换成4096个“词”或“标记”。可以把它想象成一种将图像分解成小块的方式，就像把一个句子分成单词一样。这个编码器的词汇表大小是32768，也就是说它能够识别和使用32768种不同的“词”来描述图像。这种方法能够帮助计算机更好地理解和处理图像内容。b. 在预测下一个词的时候，可能是因为生成和理解这两个过程会相互影响，最终导致我们需要将它们分成两个不同的模型：一个专注于理解，一个专注于生成。

总结最近，多模态大模型的发展非常迅速。现在的主流方法还是将图像生成文字和文字生成图像这两种任务分开处理。图像生成文字通常使用的是结合视觉变换器（VIT）和大型语言模型（LLM）的方式，而文字生成图像则采用的是扩散模型（Diffusion）的方式。随着全模态大模型的进步，这些方法大致可以分为三类：一种是将信息离散化为token，另一种是结合自回归（AR）和扩散模型，还有一种是将大型语言模型（LLM）输出的视觉嵌入用作稳定扩散模型（Stable Diffusion）的文本条件。目前，各种技术方法都有自己的优缺点，并且都还在发展的初期阶段。不过，很多人相信，全模态大模型在未来会是一个值得深入研究的方向。这种技术可以实现从头到尾的多模态训练，能够处理各种类型的数据输入和输出，并且具备强大的理解和生成多种数据的能力。