Генерируем синтетические изображения, 3D-сцены, табличные данные, текст и речь там, где реальных данных не хватает или их сбор ограничен приватностью. Каждый синтетический датасет проверяем на реальной контрольной выборке, чтобы модель не теряла точность на живых данных. Пилотную партию генерируем бесплатно.
Мы генерируем синтетику под задачи компьютерного зрения, NLP и работы с речью: изображения и 3D-сцены для детекции и сегментации, табличные данные для скоринговых моделей, диалоги и тексты для LLM, синтезированную речь для ASR/TTS, а также аугментируем уже существующий датасет недостающими вариациями.
Рендеринг и генеративные модели создают сцены, объекты и фон под заданный сценарий.
Симуляция окружения для задач детекции, сегментации и sensor fusion в 3D.
Сгенерированные инструкции, диалоги и примеры для дообучения языковых моделей.
Синтезированные голосовые записи с вариациями произношения для датасетов ASR и TTS.
Сгенерированные записи с сохранением статистических свойств оригинального датасета.
Расширение существующего массива недостающими вариациями — ракурсами, шумом, условиями.
Начинаем с брифа: оцениваем, где реальных данных не хватает и какие сценарии нужно закрыть синтетикой. Генерируем пилотную партию и сразу проверяем её на реальной контрольной выборке. Если метрики модели подтверждают качество, масштабируем генерацию и передаём итоговый датасет с отчётом о валидации.
Изображения и 3D-сцены отдаём в PNG, EXR или облаках точек PLY/PCD с разметкой, табличные данные — в CSV или Parquet, тексты и диалоги — в JSON. Генерацию строим на собственных пайплайнах с рендерингом сцен, диффузионными моделями и симуляторами — под требуемый уровень реализма и разнообразия.
Синтетика оправдана, когда реальных данных физически мало, они защищены приватностью или нужно закрыть редкие edge-cases, которые в жизни встречаются нечасто. Качество проверяем не визуально, а метриками: сравниваем точность модели на синтетической и реальной контрольной выборке и контролируем разрыв домена перед передачей заказчику.
Синтетика закрывает нехватку данных там, где сбор реальных невозможен или дорог.
Синтетические данные заменяют реальные там, где сбор ограничен персональными данными.
Генерация сценариев, которые в реальных данных встречаются слишком редко для обучения.
Проверяем метрики модели на holdout из реальных данных перед сдачей.
Сравниваем распределения синтетических и реальных данных, чтобы избежать смещения.
Фиксируем сравнение точности модели на синтетике и реальных данных в отчёте.
Стоимость начинается от 320 ₽ за час работы и зависит от типа данных, требуемого уровня реализма и объёма валидации на реальной выборке. Табличные данные генерируются заметно быстрее и дешевле фотореалистичных 3D-сцен. Точную смету дадим после бесплатной пилотной генерации на вашей задаче.
Синтетика особенно ценна там, где реальные данные защищены приватностью или физически редки: медицина использует её при дефиците снимков редких патологий, беспилотный транспорт — для опасных дорожных сценариев, финтех — для обучения antifraud-моделей на редких паттернах, а робототехника — для симуляции датчиков и сенсоров.
Синтетические снимки при дефиците реальных данных редких патологий.
Редкие и опасные дорожные сценарии, которые небезопасно снимать вживую.
Синтетические транзакции для обучения antifraud-моделей на редких паттернах.
Симуляция сенсоров и сцен для обучения без риска для оборудования.
Сгенерировали синтетические сцены склада с разной освещённостью и раскладкой товаров, чтобы закрыть редкие ракурсы, которых не хватало в реальных данных. После валидации на реальной контрольной выборке точность детекции выросла на 6 процентных пунктов.
Синтетические данные — это искусственно сгенерированные изображения, тексты, речь или табличные записи, которые заменяют или дополняют реальные данные при обучении модели. Их применяют, когда реальных данных не хватает, они защищены приватностью или нужно закрыть редкие сценарии.
Синтетика оправдана при дефиците реальных данных, ограничениях приватности или редких edge-cases. Если реальных данных достаточно и их сбор не нарушает приватность, они обычно точнее отражают продакшн-условия — тогда лучше подойдёт краудсорсинг или скрапинг.
Сравниваем метрики модели, обученной на синтетике, с результатами на реальной контрольной выборке и контролируем разрыв домена между распределениями данных. Итоговый датасет передаём только после подтверждения, что качество на реальных данных не просело.
От 320 ₽ за час работы. Итог зависит от типа данных и требуемого уровня реализма — табличные данные дешевле фотореалистичных 3D-сцен. Точную смету даём после бесплатной пилотной генерации по вашей задаче.
Да, это частый и рабочий подход: синтетика закрывает дефицит и редкие сценарии, а реальные данные, собранные краудсорсингом или скрапингом, обеспечивают базовую репрезентативность выборки для обучения модели.
Опишите задачу и где не хватает реальных данных — вернёмся с планом генерации, сроком и сметой в течение 1 рабочего дня.
Оставить заявку на пилот