Нередко на практике, когда работаешь с алгоритмами машинного обучения, а в особенности с нейронными сетями, сталкиваешься с проблемой нехватки данных для нормального обучения модели или хотя бы получения более‑менее стабильного результата. Вот и мы оказались в подобной ситуации, решая задачу компьютерного зрения, связанную с анализом наличия нарушений в помещениях закрытого типа: нужных изображений оказалось недостаточно для качественной модели, аугментация нам не сильно помогла, а спарсить изображения из Интернета оказалось невозможно из‑за специфики данных. https://newtechaudit.ru/generacziya-sinteticheskih-izobrazhenij-s-ispolzovaniem-diffuzionno-transformernoj-modeli-dit/