在工业视觉领域，带有标注的训练数据是构建深度学习模型的关键。但实际场景中，企业往往难以提供足够数量的样本数据，训练样本不足一直制约人工智能算法的应用。

相信很多人已经领会过AIGC (Artificial Intelligence Generated Content人工智能内容生成) 的魅力。工业领域，AIGC的兴起，打破了深度学习任务中遇到的数据样本少、难收集，人工标注效率低、标注质量参差不齐等难题，可大幅减少企业数据收集和标注成本，提高标注效率。这意味着AIGC技术赋能工业数据生成与模型训练取得全新进展。

扩散模型是AIGC领域关键技术之一。基于扩散模型，灵西深度学习平台(LINX-AI）上线新功能——LINX-AI 虚拟数据生成器，能够用少量样本自动生成图像作为训练集，实现高质量、高效率扩充数据样本库。

何为LINX-AI 虚拟数据生成器？

LINX-AI 虚拟数据生成器是一款智能图像生成工具，采用AIGC技术自动生成不同位置、形状、特征的图像数据，适用于图像实例分割、语义分割、图像检测等任务场景。由于引入了在大规模数据集上训练的扩散模型，生成的虚拟数据在质量、多样性、保真度上较其他模型都有显著提升。

该功能在算法模型迭代和训练环节都发挥着重要的作用，可有效提升模型的工程化能力，节省项目部署周期，同时降低对数据标注的要求和训练成本。

生成式AI黑科技支撑：扩散模型

在AIGC领域，图像生成技术从经典的GAN技术演化到目前主流的扩散模型，关键能力不断提升迭代。

扩散模型即通过连续向数据添加随机噪声，直至得到纯高斯噪声数据再学习逆扩散的过程，利用反向降噪推断来生成图像。相比于生成对抗网络（GAN）和自回归模型，扩散模型在图像细节、质量、稳定性和可控性等方面更具优势。

基于此，LINX-AI 虚拟数据生成器具有训练稳定、结果准确等特点，无需海量样本，无需人工重复标注，即可轻松控制生成数据，实现AI技术与多元化复杂场景融合拓展，更好地赋能产业升级。

两大功能联动 生成海量图像数据

功能1：控制元素生成的位置

任意挪动元素位置，可在指定位置生成海量数据图片。

功能2：控制元素纹理的多样性

轻松控制元素表面文字、扎带、胶带和中缝等细节，模拟真实场景样本数据。

应用落地：AIGC赋能工业制造

在不改变纸箱尺寸和形状前提下，LINX-AI 虚拟数据生成器可实现一次标注，重复利用。LINX-AI 虚拟数据生成器自动生成的样本图片，是已完成自动标注的样本图，可直接导入灵西深度学习平台使用，实现高效复制，快速落地。

目前，LINX-AI 虚拟数据生成器已在物流行业的各类拆码垛、无序拣选等场景中标准化应用，相似场景可快速部署复制。

“以往数据标注需要在一堆相似的纸箱中‘找不同’；如今，纸箱随意换材质、颜色和表面纹理，都能自动生成数据图片，不需要重复调整参数；同时，相似场景也可快速复制到另一个项目中，提高部署效率。”