做AI需要訓練數據 ， 數據當然不僅僅局限于文本數字 ， 它還包括圖像視頻 。 而一提到作為訓練的圖像視頻 ， 特別是物理世界中實物相關的 ， 我們往往傾向于認為它們應該是實拍或者輔助后期制作的 ， 而搜集和整理數據集的過程 ， 也不可能俯拾即是 ， 往往要下大氣力 。
那么你有沒有想過 ， 用3D軟件或者專業軟件渲染生成的圖像視頻 ， 是否可以當做實物元素的訓練數據 。 或者機智客這么說 ， 現在中搜集特定數量級的訓練數據比較困難 ， 能否用軟件尤其是AI渲染的圖像視頻 ， 再作為AI訓練的訓練？當然可以 。
這就是來自谷歌、MIT、DeepMind、MILA和劍橋大學等11家機構的34名研究人員解決這個問題的初衷 。 他們的成果是聯手打造了一個名叫Kubric的數據集生成器 。 沒錯 ， 就是為人工智能訓練而生的圖像視頻數據集生成器 。 既然是圖像視頻 ， 那總不能太假吧 ， 的確 ， 這個支持（目前）13類CV任務 ， 生成的圖像數據足可以以假亂真 。
既然是渲染圖像視頻數據集 ， 那這個Kubric是內置渲染器純代碼生成嗎？其實 ， 它也是站在巨人的基礎上 ， 自帶大量基礎圖像庫3D模型 ， 再基于跨平臺開源的物理模擬引擎PyBullet和大名鼎鼎的跨平臺3D動畫制作軟件Blender打造 。 前者用于模擬 ， 后者用于渲染 ， 相得益彰 ， 完美 。
【軟件|懂blender的注意，這個為圖像數據集而生的AI能生成3D動畫和視頻】值得注意的是 ， Kubric直接提供了從“渲染數據”到輸出“AI訓練數據”的管道 ， 可以更快生成渲染 ， 還包括光流、NeRF、姿態估計、3D重建等 。 更值得注意的是 ， 它提供的接口是Python ， 我們在安裝之后可以像寫其他代碼一樣導入撰寫腳本代碼渲染生成圖像數據 。 想想看 ， 用一定量的腳本編程（稍微配合一下3D建模軟件Blender）輕輕松松就能實現可觀又可人圖像或視頻 ， 那數據集搜集還愁嗎？或者Blender一部分3D建模設計的工作 ， 還保得住嗎？
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