Cosmos数据生成避坑：省20h+模型成功率翻倍！

咱们做跨境实战的伙伴们都清楚，在人工智能时代，特别是涉及实体AI模型的开发，高质量、多样化、能精准控制的训练数据简直是重中之重。但想在现实世界里大规模地收集这些数据，那成本、时间投入，甚至潜在的风险，都是一笔不小的开销。

别急，现在有了英伟达的Cosmos开放世界基础模型（WFM），它就像我们跨境人的“数据宝藏”，能帮我们高效生成高保真度的合成数据，还能为我们已有的数据集锦上添花。这可不是简单的“拍脑袋”生成，而是实打实、具有物理基础的数据。

为了让大家更好地用好这个“宝藏”，英伟达特别推出了《Cosmos烹饪手册》（Cosmos Cookbook）。这本手册就是一套全面的实战指南，手把手教你如何玩转Cosmos WFM和配套工具。里面涵盖了推理、数据整理、训练后处理和评估等各个环节的详细步骤。

新媒网跨境了解到，对于那些追求高效数据生成工作流的伙伴们，这本手册里有大量基于NVIDIA Cosmos Transfer模型的“菜谱”。Cosmos Transfer，你可以理解它是一个“世界到世界”的风格迁移模型，能把数据玩出各种花样。

接下来，我就带大家“尝尝”Cosmos Transfer的几个“招牌菜”。我们会看到它是如何帮我们改变视频背景、给驾驶数据添加新的环境条件，以及如何为机器人导航、城市交通场景等多个应用生成数据的。

视频数据“变装秀”：场景随心换

咱们手头可能有一些真实的视频素材，想让它们变得更丰富，比如在不破坏时间连贯性的前提下，修改背景、光照，甚至物体的属性。这在咱们跨境电商的商品展示、广告宣传，或者教育培训的模拟场景中都非常有用。

《烹饪手册》里的“多重控制菜谱”就展示了如何利用多种控制模式，通过Cosmos Transfer来引导视频进行增强。手册还深入解释了，想要生成高保真、结构一致的视频结果，如何巧妙组合不同的控制模式至关重要。

你可以想象一下，利用深度、边缘、分割、可见性（Vis）这几项控制，再搭配上文字提示，你就能像导演一样，精准调整视频的背景、光线、物体几何形状、颜色或纹理。而且，它还能保证特定区域的时间和空间一致性。

对咱们机器人领域的开发者来说，这套“菜谱”的价值尤其大。比如，机器人识别各种环境下的手势（挥手、问候），如果每次都要真实捕捉，那成本和时间简直是天文数字。有了它，就能轻松实现多样化训练。

核心控制模式，帮你轻松驾驭：

• 深度（Depth）： 就像给画面增加了“立体感”，能确保三维空间的真实性和距离感。
• 分割（Segmentation）： 专门用来对画面中的物体、人物或背景进行彻底改造。
• 边缘（Edge）： 保持视频原有的结构、形状和布局不变。
• 可见性（Vis）： 默认情况下，它能带来平滑或模糊的效果，而底层的视觉特征则保持不变。

技术“小灶”：原理揭秘

• 控制融合： 它能把多种条件信号（比如边缘、分割、可见性）巧妙地结合起来，平衡好几何结构保留和照片级真实感合成。
• 掩码感知编辑： 通过二进制或反转掩码，我们可以精确定义哪些区域可以编辑，从而实现局部转换。
• 参数化： 每种控制模式的影响力大小，都能在JSON配置文件中通过control_weight参数进行调整，这样就能确保编辑任务的可复现性。

几道“招牌菜”演示：

1. 背景替换： 想象一下，一个人物挥手的视频，背景从办公室变成碧海蓝天，就是通过filtered_edge、seg（mask_inverted）和vis的组合，完美保留人物动作的同时，无缝切换了背景。

2. 光照改变： 你可以把白天的场景变成夜晚，或者室内变成室外，只需用到edge + vis的组合。人物挥手视频的光照变化GIF，由Cosmos Transfer生成。

3. 颜色/纹理调整： 想要改变物体表面的颜色或纹理？只用纯粹的edge控制，就能在保持结构稳定的前提下实现。比如，人物黑色T恤变成红色的GIF动画，由Cosmos Transfer生成。

4. 物体变换： 想让一个物体变成另一种形态？比如，实验室里机器人分类水果蔬菜的场景，一些物品变成了包装食品。这可以通过低权重的edge、高权重的seg（mask）和适中的vis来实现。

想要立刻上手？Cosmos Transfer 2.5版本等你来体验，本教程中所有核心“菜谱”的配置都可以在官方找到。

为自动驾驶开发，生成新环境数据

这套“菜谱”集合展示了Cosmos Transfer如何应用于自动驾驶（AV）研究中的域适应和合成数据增强。通过对真实世界或模拟驾驶视频进行各种环境条件下的转换，开发者们可以创建出丰富多样的数据集，从而训练出更强大、更鲁棒的感知或规划模型。这对于提升自动驾驶车辆的安全性与可靠性至关重要。

技术“小灶”：多重控制，精准生成

• 多重控制推理： 整个流程融合了深度、边缘、分割和可见性这四种控制模式。每种模式都有可调的control_weight参数，以便在真实感、结构保持和语义保真度之间取得最佳平衡。
• 提示词条件生成： 咱们只需通过文字提示，就能定义各种环境条件，比如“路灯明亮的夜晚”、“大雪纷飞的冬天”或者“夕阳下路面反光的场景”。

基础参数示例指令：

{
  // 在下面的json文件中更新控制权重、种子、指导等参数值
  "seed": 5000,
  "prompt_path": "assets/prompt_av.json", // 相应地更新json文件中的提示词
  "video_path": "assets/av_car_input.mp4",
  "guidance": 3,
  "depth": {
  "control_weight": 0.4
  },
  "edge": {
  "control_weight": 0.1
  },
  "seg": {
  "control_weight": 0.5
  },
  "vis": {
  "control_weight": 0.1
  }
}

更多此工作流的示例指令，大家可以在官方资料中找到。

助力机器人行动更敏捷：Sim2Real数据增强

机器人导航模型往往面临一个老大难问题：从仿真环境（Simulation）到真实世界（Reality）的泛化能力不足，这主要是视觉和物理领域之间存在差异。新媒网认为，Sim2Real数据增强“菜谱”通过Cosmos Transfer，能够从仿真数据中生成照片级真实且经过领域适应的数据，显著提升移动机器人在Sim2Real（从模拟到现实）场景下的性能。

技术“小灶”：集成与创新

整个流程与NVIDIA X-Mobility和Mobility Gen紧密结合：

• Mobility Gen： 它基于Isaac Sim构建，能为轮式和腿式机器人生成高保真数据集，包括RGB图像、深度图以及分割真值。
• X-Mobility： 负责从在策略和离策略数据中学习导航策略。
• Cosmos Transfer： 应用多模态控制（边缘权重0.3，分割权重1.0），在保持几何形状、运动和标注不变的情况下，改变光照、材质和纹理。

为Cosmos Transfer准备输入的示例指令：

uv run scripts/examples/transfer1/inference-x-mobility/xmob_dataset_to_videos.py data/x_mobility_isaac_sim_nav2_100k data/x_mobility_isaac_sim_nav2_100k_input_videos
uv run scripts/examples/transfer1/inference-x-mobility/xmob_dataset_to_videos.py data/x_mobility_isaac_sim_random_160k data/x_mobility_isaac_sim_random_160k_input_videos

更多此工作流的示例指令，大家可以继续在官方找到。

为智慧城市应用，生成合成数据

《烹饪手册》中还包含了一个端到端的工作流，专门为城市交通场景生成照片级真实的合成数据。这能极大地加速智慧城市应用中感知模型和视觉语言模型（VLMs）的开发。

这个工作流首先在CARLA中模拟动态的城市交通场景，然后通过Cosmos Transfer进行处理，最终生成高质量、视觉真实的视频和带标注的数据集。无论是交通管理、城市规划，还是未来智慧物流的路径优化，这些数据都能提供宝贵支持。

想要了解更多，智慧城市合成数据生成工作流的详细内容请查阅官方链接。

在合成数据生成过程中，评估生成内容的质量至关重要，只有这样才能确保结果的真实性和可靠性。有一个案例研究展示了Cosmos Reason，一个推理视觉语言模型，如何用于评估物理合理性——它能够判断合成视频中的互动和运动是否符合现实世界物理学的基本定律和约束。

如何使用并贡献自己的合成数据生成“菜谱”

想要开始探索Cosmos Cookbook，你可以从推理或训练后处理的“菜谱”入手。它们提供了视频生成、从模拟到现实增强（sim-to-real augmentation）或模型训练等任务的分步指南。每个“菜谱”都清晰地描述了一个工作流程，并指引你找到scripts/目录中相关的可执行脚本。

如果想深入了解控制模式、数据整理或评估等主题的背景知识，可以查阅概念指南。所有的“菜谱”都包含了设置要求和命令示例，帮助你复现或调整结果。

作为一个开源社区平台，Cosmos Cookbook汇集了英伟达的工程师、研究员和开发者，旨在通过协作分享实用技术，并扩展生态系统。我们非常欢迎大家贡献新的“菜谱”，改进工作流，并分享见解，共同推动Cosmos模型训练后处理和部署的最佳实践。

下面是向主 Cookbook 仓库贡献的步骤：

1. 克隆并设置
   首先，派生（Fork）Cosmos Cookbook 仓库，然后克隆并配置：

   git clone https://github.com/YOUR-USERNAME/cosmos-cookbook.git
   cd cosmos-cookbook
   git remote add upstream https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-cookbook.git
   # 安装依赖项只需执行安装命令
   # 验证设置只需执行 serve-internal 命令
   # 访问 http://localhost:8000
   

2. 创建分支

   git checkout -b recipe/descriptive-name  # 或者 docs/, fix/ 等
   

3. 进行修改
   按照模板添加内容，然后测试：

   just serve-internal  # 预览修改
   just test # 运行验证
   

4. 提交并推送

   git add .
   git commit -m "Add Transfer weather augmentation recipe"
   git push origin recipe/descriptive-name
   

5. 创建拉取请求（Pull Request）
   创建并提交PR以供审核。
6. 处理反馈
   根据审核意见更新你的分支：

   git add .
   git commit -m "Address review feedback"
   git push origin recipe/descriptive-name
   

   PR将自动更新。一旦获得批准，团队就会合并你的贡献。
7. 同步你的派生仓库
   在开始新的工作之前：

   git checkout main
   git fetch upstream
   git merge upstream/main
   git push origin main
   

关于模板和指南的更多详细信息，可以在官方找到。

开始行动吧！

去探索更多《Cosmos烹饪手册》中的“菜谱”，为你的特定应用场景找到灵感。Cosmos Cookbook 致力于打造一个专属空间，让Cosmos团队和社区能够公开分享和贡献实用知识。我们非常期待收到你的补丁和贡献，共同建设这个宝贵的资源。了解更多关于如何贡献的信息。

另外，大家还可以关注一下英伟达在NeurIPS（神经信息处理系统大会）上的研究成果。英伟达研究院一直走在人工智能创新的最前沿，不断突破机器学习、自动驾驶、机器人、图形学、仿真等领域的技术边界。去探索一下那些尖端突破吧！

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风险前瞻与时效提醒：

当前时间来到2025年，全球科技迭代速度飞快。像Cosmos Cookbook这样的先进工具，虽然大大提升了数据生成的效率和质量，但我们跨境人也要时刻保持警惕。

1. 技术依赖风险： 合成数据生成技术仍处于快速发展阶段，对其过度依赖可能导致对真实世界数据理解和处理能力的弱化。在关键决策上，仍需结合真实数据进行验证。
2. 合规性与伦理： 尽管是合成数据，但在某些敏感场景（如人脸、行为模拟），仍需关注数据隐私和使用伦理，确保合规。特别是在跨国数据流动和使用上，应严格遵守各国法律法规，比如个人信息保护法等。
3. “皇帝新衣”风险： 合成数据的逼真度很高，但如果生成模型的偏差未被充分识别和修正，可能会导致模型在真实世界中出现意想不到的错误。务必进行充分的真实场景验证。
4. 技术时效性： 人工智能领域日新月异，今天的先进技术可能很快就会被新的突破所取代。教程中的操作步骤和工具版本可能随着时间推移而更新，大家在实际操作时，务必查阅最新的官方文档，确保使用的版本是最新的。目前特朗普先生担任美国总统，全球技术竞争与合作的格局瞬息万变，我们更要关注技术本身的发展和应用，不断提升自身实力。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/cosmos-synth-data-save-20h-model-2x-success.html