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Générer des images de défauts synthétiques v1.0.0

Utilisez cette ressource pour générer des images de défauts synthétiques à partir d'un jeu de données de défauts

Nouveau

  • 491 téléchargements
  • 168 mentions J'aime
  • 184 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install defect-image-generation-pipeline

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent lance une étape ou le pipeline complet à partir de votre jeu de données : placement des masques, affinage du modèle Cosmos, génération, évaluation, raffinage de la qualité ou pseudo-étiquetage. Il demande les paramètres avant chaque étape.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Générer des images de défauts synthétiques »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : modes et étapes du pipeline
  • references/mask-placement.md : placement des masques
  • references/fine-tuning.md : affinage du modèle

Pour qui

  • Vous voulez enrichir un jeu de données de détection de défauts
  • Vous avez un jeu de données de défauts et voulez l'évaluer

Pas pour qui

    Étiquettes

    • anomalygen
    • défauts
    • données synthétiques
    • cosmos
    • détection

    À propos

    Vous dites

    « Lance le pipeline AnomalyGen sur mon jeu de données phone_screen. »

    Carte de la skill « Générer des images de défauts synthétiques »

    Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de générer des images de défauts synthétiques à partir d'un jeu de données de défauts
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • BENCHMARK.md7,7 Ko
    • evals/evals.json5,8 Ko
    • LICENSE11,3 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/agentic-mask-generation.md21,6 Ko
    • references/fine-tuning.md20,2 Ko
    • references/inputs.md9,7 Ko
    • references/mask-placement.md9 Ko
    • references/quality-refinement.md12,8 Ko
    • references/verification.md17,6 Ko
    • skill-card.md4,9 Ko
    • SKILL.md39,3 Ko
    • skill.oms.sig5,9 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    nvidia
    Source
    github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/cdf-anomalygen
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « cdf-anomalygen » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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