核心能力

从问题定义到可训练标注包

主线是工业级 AI 视频矫正数据集。时序、运动、物理与身份类问题按帧标清；其余能力用于多模态补齐、上线前评测，以及长尾样本不足时的合成增强。

视频瑕疵数据集

服务流程

1. Discovery与客户技术团队对齐当前失效模式（Failure Mode），共同定义瑕疵分类体系（Taxonomy）。未对齐前不进入生产。

2. Production自研管线 + 人类专家反馈（Human Feedback）。对每一帧做 Bounding Box 与语义描述。

3. Quality Audit多重自动规则 + 人工抽检。未达约定 QA 阈值的批次不得出仓。

4. Delivery安全通道交付结构化数据集，附标签分布与覆盖率报告。

可标注瑕疵类型（示例）

物体闪现/消失、镜头切换后场景拓扑改变、光影突变无物理来源。

光流断裂、关节倒转、步态周期崩溃、手物交互穿模。

重力方向错误、刚体形变、流体行为不守恒、碰撞无响应。

面部融化、角色身份漂移、文字乱码、产品几何扭曲。

其余三条线

图像 / 语音 / 文本清洗；2D/3D 框、语义分割、关键点。规格写入同一份数据卡（datasheet）。

叙事连贯性、品牌安全、文化敏感性。输出带证据帧的评测卷宗，而非口头结论。

在真实样本覆盖不足时，用合成缺陷图/增强视频补齐长尾，并保留合成来源标记，避免污染评测集。

不售卖来源不明的爬虫片库；不承诺提升某家闭源模型分数；不把公开网红视频当「已授权训练数据」交付。

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