- 时序一致性：对象闪现、属性漂移、背景跳变、运动轨迹中断与无原因光照突变
- 人物与交互：身份漂移、肢体异常、口型不同步、手物穿模与接触关系错误
- 产品与品牌：商品结构变形、Logo 失真、包装文字乱码、颜色偏差与卖点展示错误
- 生成伪影：局部融化、纹理闪烁、重影、边缘破碎、异常噪声与补帧伪影
垂直领域瑕疵数据制作服务商
把真实业务中的 Bad Case，制作成可训练、可评测的数据包
BigSocialBoss 面向 AI 团队、模型厂商、算法实验室及内容平台，承接视频、图像及多模态瑕疵数据项目。我们根据业务场景、Failure Mode、标注规范和目标 Schema，完成样本整理、缺陷分类、逐帧标注、质量复核及结构化交付。
核心专长
重点处理难定义、难复现的瑕疵样本
服务范围
围绕明确的 Failure Mode，按项目定制数据包
视频瑕疵数据包制作
整理异常片段、证据帧、时间区间、缺陷类别及语义说明；可按镜头、片段、帧、对象或区域标注。
Bad Case 清洗与结构化
对客户积累的模型失败结果进行去重、筛选、分类、难度分层和格式统一，建设训练集或评测集。
多模态采集与标注
承接视频、图像、文本和语音数据，支持分类、时间区间、BBox、Polygon、Mask、关键点、OCR 与 Caption。
模型评测与红队数据
围绕一致性、真实性、品牌安全和业务规则构建测试样本，记录评分维度、问题证据及审核结论。
画面示意
问题出在哪一帧、哪一块，都标得清楚
示意：绿色实线标出人物身份变化，黄色虚线标出画面前后对不上。右侧是帧序号与问题类别，便于训练时对照。
交付物
结构化交付，可接入训练或评测管线
交付的不只是素材，还包括结构化标注、标签定义、数据清单和质量记录。字段、坐标系、命名规则及验收标准在试标阶段确认。
| 包含内容 | 说明 |
|---|---|
| 数据文件 | 视频、图像、音频、文本或客户指定的数据类型 |
| 结构化标注 | JSON、JSONL、CSV、COCO 或双方约定的目标 Schema |
| 规范与统计 | 标签定义、正负例、字段说明、标签分布与场景覆盖 |
| 质量与交付 | 抽检及返修记录，通过客户指定的安全通道交付 |
灵活接单
从几十条试标到持续批次生产，都可以评估
支持样包验证、已有 Bad Case 二次标注、单一 Failure Mode 专项补齐、临时评测集以及按周或按模型版本持续交付。请说明数据用途、预计规模、标注粒度、目标格式和交付时间。