Генерация синтетических данных в компьютерном зрении (CV) — это создание искусственно сгенерированных изображений и аннотаций для обучения и валидации моделей. Этот подход особенно важен, когда сбор и разметка реальных данных затратны, сложны или невозможны (например, медицинские данные, аварии, робототехника, промышленность). Синтетические данные позволяют покрывать редкие случаи, увеличивать разнообразие и бороться с переобучением.

1. Программы 3D-рендеринга (Graphics-based Simulation)

Использование движков компьютерной графики для создания синтетических сцен с полной контролируемостью.

Примеры:

• Unity3D + Unity Perception

• Unreal Engine + AirSim/UnrealCV

• Blender + BlenderProc

• NVIDIA Omniverse + Isaac Sim

Что можно контролировать:

• Освещение, тени, погода, угол камеры

• Объекты, текстуры, расположение

• Разметки: bounding boxes, сегментация, depth, optical flow

Преимущества:

• Полный контроль над данными

• Можно генерировать миллионы точно размеченных изображений

• Поддержка реального времени

Недостатки:

• Высокие вычислительные ресурсы

• Необходимость 3D-моделей объектов

• Возможен domain gap (разрыв между синтетикой и реальностью)

2. GAN (Generative Adversarial Networks)

Глубокие нейронные сети, способные генерировать изображения, похожие на реальные.

Типы GAN-ов для генерации изображений:

• DCGAN — классическая архитектура

• StyleGAN/StyleGAN2/3 — генерация фотореалистичных лиц, сцен

• Pix2Pix — преобразование маски → изображение (semantic image synthesis)

• CycleGAN — style transfer между двумя доменами без парных данных

Применения:

• Генерация фонов, текстур, объектов

• Синтетика для распознавания лиц, одежды, улиц

• Перенос стиля (например, фото → мультик)

Недостатки:

• Трудность в контроле над результатом

• Не всегда доступны аннотации (нужно постобрабатывать)

• Возможно появление артефактов

3. Image-to-Image Translation

Методы преобразования одного изображения в другое, часто обученные с использованием GAN.

Популярные архитектуры:

• Pix2Pix — требует парных данных (маска ↔ изображение)

• CycleGAN — работает без парных данных, но в двух направлениях

• SPADE — генерация изображений из карт сегментации

• Sim2Real — перенос синтетических изображений в реалистичные

Пример задачи:

• Маска человека → фото человека

• Изображение, нарисованное вручную → реалистичная сцена

4. Copy-Paste augmentation (Synthetic Composition)

Склейка объектов с прозрачным фоном на новые сцены.

Принцип:

• Извлечение объекта из одной картинки

• Вставка в другую сцену с учетом освещения, теней и масштаба

Применения:

• Обнаружение объектов

• Сегментация

• Многоклассовые датасеты

Улучшения:

• Учет теней и освещения (с помощью blending)

• GAN-доработка фона

• RandomCutOut + Inpainting

Инструменты:

• DALL-E Inpainting

• CopyPaste (Facebook AI)

• CLIP-based alignment

5. Доменные симуляции (Domain Randomization)

Создание разнообразных, но нереалистичных изображений, чтобы модель обучалась быть устойчивой к шуму и различиям.

Суть:

• Нарушается фотореализм: случайные цвета, текстуры, освещения, геометрия

• Делается с целью обобщения на реальный мир

Пример:

• Робот обучается в виртуальной среде, где стены, освещение и объекты меняются случайно, чтобы потом успешно работать в реальном мире.

Платформы:

• Isaac Gym, Unity Randomizer, OpenAI RoboSuite

6. Text-to-Image генерация (Diffusion models)

Сеть создает изображение из текстового описания.

Модели:

• DALL·E, Stable Diffusion, Midjourney, **Imagen
  **

Преимущества:

• Генерация сцен из текстов без необходимости 3D

• Высокий контроль через prompts

• Возможность генерации редких или опасных случаев

Ограничения:

• Сложность получения точной аннотации

• Требуется post-processing (например, сегментация генеративных данных)

Решения:

• Использование модели CLIPSeg для сегментации по тексту

• Auto-annotation с использованием моделей детекции

7. Augmentation Pipelines с синтетическими правилами

Автоматическое создание синтетики через определённые логики и правила, без ML.

Примеры:

• Симуляция размытости, погоды (дождь, снег), пыли, царапин

• Добавление артефактов камеры (шумы, сжатие JPEG)

• Отражения, искажения стекла, искривления (для OCR)

• Лейблы, наклейки, текст на объектах

Инструменты:

• imgaug, albumentations, Augraphy (для OCR)

• SimCLR-style augmentations

8. Sim2Real Transfer (Адаптация синтетики к реальности)

Цель: уменьшить domain gap между синтетикой и реальными изображениями.

Методы:

• Adversarial Domain Adaptation: discriminator пытается отличить синтетические изображения от реальных, генератор — обмануть

• Feature Alignment: подгонка распределений признаков между доменами

• CycleGAN: превращение синтетики в реалистичные изображения

• **Fine-tuning на ограниченном наборе реальных данных
  **

9. Auto-labeling / Weakly-Supervised Data

Даже если сгенерированные изображения не имеют точной разметки, можно использовать:

• Сильные предобученные модели для автоматической аннотации (например, SAM, Segment Anything)

• Псевдоразметку (pseudo-labeling)

• Слабые метки (только bounding box → сегментация через GrabCut или SAM)

10. Примеры использования в индустрии

Компания/проект	Подход	Применение
NVIDIA	Omniverse, Isaac Sim	Робототехника, автопилот
---	---	---
Tesla	Синтетика + автоаннотация	Автономное вождение
---	---	---
OpenAI	CLIP, DALL·E	Сценарии генерации данных
---	---	---
DeepMind	DeepMind Lab, Dreamer	Симуляция агентов
---	---	---
Google	Imagen, Parti	Генерация по тексту
---	---	---
Amazon	Synthia, фотостудии в Unreal Engine	E-commerce
---	---	---
Facebook AI	CopyPaste, DETR Pretraining	Обучение object detection моделей
---	---	---

11. Плюсы и минусы синтетических данных

Преимущества:

• Быстрое масштабирование

• Мгновенная аннотация (bounding box, segmentation, depth, keypoints)

• Безопасность (можно сгенерировать опасные ситуации)

• Возможность учесть редкие классы

Недостатки:

• Domain gap между синтетикой и реальностью

• Может не отражать весь спектр реальных условий

• Требует вычислительных ресурсов или инструментов генерации

Генерация синтетических данных в CV — мощный инструмент, особенно когда данные редки, сложны в разметке или не могут быть получены в реальности. В совокупности с transfer learning, domain adaptation и авторазметкой синтетика может давать производительность на уровне реальных датасетов.