加速 AI 工作流。
在训练任何 AI 模型时，都需要用到仔细标记的多样化数据集。这些数据集通常包含数千乃至数千万个元素，其中一些元素超出可见范围。在实际中，采集和标记此数据不仅费时费力，而且成本高昂。这可能会阻碍 AI 模型的开发，并增加解决问题所需的时间。
合成数据由计算机仿真生成，组成要素为 2D 图像或文本。您可以结合使用合成数据和实际数据来训练 AI 模型。合成数据生成 (SDG) 可以大幅节省时间和成本。
弥补数据差异，降低为训练 AI 模型获取和标记数据所需的总体成本。
通过生成多样的数据集来模拟现实世界，解决隐私问题并避免受偏见影响。
在训练中使用包含罕见但重要的极端案例的数据（通常不可能收集到），以创建高度准确的通用 AI 模型。
生成可根据制造、汽车、机器人等领域的具体用例进行扩展的数据。
合成数据可用于训练 AI 模型，帮助人们在制造流程中及早发现缺陷。
图片来源：Siemens
合成数据可用于训练机器人移动货物，以改善工人安全并降低作业难度。
3D 合成数据可用于在仿真环境中开发和测试自动驾驶汽车解决方案，从而节省测试和训练的时间与成本。
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NVIDIA 提供本地部署和 NVIDIA Omniverse™ Cloud 解决方案，帮助您使用合成数据来创建应用。 .
Omniverse Replicator 是一款开放的模组化 SDK，可实现准确的 3D 合成数据生成 (SDG)，有效改善 AI 感知网络的训练和性能。
NVIDIA Isaac Sim™ 是一款基于 Omniverse Replicator 合成数据生成功能的机器人仿真应用，可用于生成专用于训练 AI 机器人的合成数据。
NVIDIA DRIVE Sim™ 可利用 Omniverse Replicator 的功能生成用于训练、测试和验证自动驾驶汽车 (AV) 的合成真值数据。
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