Tesla și Waymo folosesc date sintetice pentru a antrena module de percepție

Companii precum Tesla și Waymo folosesc date sintetice generate de modelele Diffusion pentru a-și antrena modulele de percepție. Aceste date sintetice pot oferi o varietate de scenarii complexe de conducere, cum ar fi vremea extremă și obstacolele bruște, pentru a ajuta modelul să se generalizeze mai bine. În plus, aceste date pot simula și nori de puncte LiDAR de înaltă fidelitate, date radar sau imagini în diferite condiții de iluminare pentru a compensa lipsa datelor reale. În acest fel, aceste companii își pot reduce dependența de datele etichetate și pot îmbunătăți în continuare performanța modelelor lor.