世界模型仿真数据
为世界模型打造的仿真原生视觉数据,补真实影像之不足。在可控的引擎环境中,一条同步的多相机流水线产出多视角画面,附带精确的空间参数与完整的原生标注——这正是互联网视频所缺的三维监督。数据分布出于设计而非偶得,可按需大规模定制。
覆盖范围
- 多视角采集
- 相机位姿与内参
- 深度与几何
- 场景多样性
- 动态交互
- 可控仿真
交付内容
- 多视角视频帧
- 相机内参与外参
- 位姿与运动参数
- 深度 / 分割标签
- 结构化场景元数据
- 质量分层与抽样记录
从源头到验收
我们从不堆一批人工标注,便草草交付。每类数据都要走完一个封闭且全程可观测的循环:依需求生成,经机器检查,由专家裁决,端到端可追溯。而每类数据所走的路径,各有不同。
- 01
可控场景搭建
在可控的仿真环境中构建场景,光照、地形、动力学与相机行为皆作为参数设定,不听凭偶然——数据分布由此出于设计,而非采撷所得。
- 02
同步多视角采集
多台虚拟相机在同一坐标系下逐帧同步记录同一场景,产出第一人称与第三人称视角,各相机间的几何关系精确对齐。
- 03
运动约束
平移、旋转与加加速度均控制在既定阈值内,并在慢、中、快三档间均衡,相机运动始终连续,不偏于任何单一模式。
- 04
原生元数据导出
每一帧都带有相机内参、外参、位姿轨迹,以及场景实体的坐标与朝向;无需二次人工标注,结构化监督已然完整。
- 05
多样性与均衡控制
环境、镜头与交互各维度按设计均衡——光照、地形、镜头类型、运动元素——从源头防止语料滑向偏差。
- 06
分层质检与交付
自动化流水线校验对齐精度、运动合规与多样性比例,按质量分层,并以可直接接入训练流水线的格式大规模交付。
每轮运行都会产生学习信号,回流至源数据集;流水线由此逐批自我收紧。
应用场景
- 预训练视频与三维世界模型,提升空间一致性
- 训练多视角与自由视点三维生成
- 让具身与交互式世界模型立足于仿真状态
对训练的意义
重要
真实影像缺少相机参数,运动分布也不均衡;唯有可控仿真,能精确且规模化地产出这类空间监督。
主要特点
需要样本,或想定制构建?
告诉我们规格与规模,我们按单交付。
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