Houdini 是一款三维计算机图形软件，由加拿大Side Effects Software Inc.（简称SESI）公司开发，SESI公司由Kim Davidson和Greg Hermanovic创建于1987年。Houdini是在Prisms基础上重新开发而来，可运行于Linux, Windows, Mac OS等操作系统，是完全基于节点模式设计地产物，其结构、操作方式等和其它地三维软件有很大地差异。Houdini 自带的渲染器是 Mantra，基于Reyes渲染架构，因此也能够快速地渲染运动模糊、景深和置换效果。

| 什么是合成数据?

合成数据是通过算法人工生成的，而不是从现实世界中收集的，因此不存在版权侵权或敏感信息泄露等问题。它可以通过模拟或随机过程生成，用以复制真实数据的结构和变异性，涵盖文本、数值、图像、音频和三维几何等多种格式。由于其质量和内容完全可控，合成数据非常适合用于安全且合乎伦理的人工智能模型训练，能够基于完全原创的数据集进行开发。合成数据还具备高度的信息披露控制能力，有助于降低隐私和法律风险。这使其在需要严格数据治理的环境中尤为有价值，能够在公共与私有领域之间灵活使用与共享，而不牺牲数据机密性。

| 使用合成数据进行机器学习与人工智能训练

合成数据在机器学习和人工智能中发挥着关键作用，它通过人工生成的数据集，克服了真实世界数据的诸多限制。通过算法和随机过程，合成数据能够创建大规模、多样化且平衡的数据集，从而更高效地训练模型，尤其适用于真实数据稀缺、敏感或获取成本高昂的场景。合成数据还可以精确控制数据的质量与变异性，使开发者能够覆盖稀有案例并减少偏差。更重要的是，由于合成数据不包含真实的个人信息，因此大大降低了隐私风险，并有助于遵守数据保护法规。这使得合成数据成为构建稳健、公平、注重隐私的人工智能系统不可或缺的工具，适用于各类应用场景。

合成数据将真正扩展人工智能：宣布我们在并行领域的A系列

| 使用 Houdini 创建合成数据

Houdini 拥有完全程序化、基于节点的工作流程，为大规模生成合成数据提供了强大且灵活的解决方案，特别适用于满足机器学习和人工智能的复杂需求。通过在 Houdini 中构建智能且可定制的系统，用户可以快速生成高度多样化的三维环境、随机化的物体交互以及精细的模拟效果——如烟雾、流体、人群等，并能够精确控制参数和随机变异。这种方法支持可扩展地生产大量多样的数据集，真实地反映现实世界的复杂性和变异性，是训练稳健 AI 模型的关键。

此外，Houdini 支持导出元数据和标签，并通过脚本和主流数据格式实现无缝集成，从而提高自动化效率，简化与现有数据处理管道的整合。无论是在计算机视觉、机器人技术还是以模拟驱动的 AI 应用中，Houdini 都能帮助用户根据具体的机器学习需求，量身定制高质量的合成数据集。

其程序化特性使得用户能够快速迭代和自动化生成多样化的场景和环境，大大加快 AI 的开发进程。通过在大规模生成中精细控制数据的变异性和注释，Houdini 有助于提升模型的准确性、鲁棒性与泛化能力，同时减少对稀缺或敏感真实数据的依赖。

使用Houdini、OpenUSD和NVIDIA Omniverse扩展仿真工作流

|  为训练标注合成数据

SideFX与Endava合作，为AI和ML转换合成数据

Endava 宣布与 Houdini 3D 软件开发商 SideFX 建立战略合作伙伴关系，推动合成数据在计算机视觉领域人工智能和机器学习应用中的生成与部署。此次合作旨在为艺术家和开发者提供工具，创建高度逼真且带有标注的数据集，以模拟复杂的真实环境——这对自动驾驶车辆和制造检测等应用至关重要。

通过结合 Endava 在合成数据与机器学习方面的专业经验与 SideFX 在程序化视觉特效（VFX）领域的技术能力，此次合作将提供可扩展且高效的工作流程，架起视觉特效与数据科学之间的桥梁。合作的核心目标是赋能致力于开发 AI 驱动视觉解决方案的团队。目前，SideFX Labs 已发布一套工具，专门用于生成适合计算机视觉训练场景的数据集变体和标注。

Houdini文件ML仪表合成数据示例

| 案例研究

特斯拉-仿真平台加速特斯拉自动驾驶

Applied Intuition

基于应用直觉和丰田的程序生成-为自动驾驶汽车创建仿真使用 Houdini 创建程序化地形

Amazon Robotics

Amazon Robotics结合NVIDIA Omniverse和Adobe Substance 3D的强大功能来模拟仓库运营

Amazon Robotics利用 Houdini 程序化生成多样化的三维资产，如虚拟包裹，用于仓库操作中的 AI 模型训练。通过将 Houdini 的程序化依赖图（PDG）与 Adobe Substance 3D 及 NVIDIA Omniverse 集成，他们开发了可扩展的工作流程，生成逼真且多样的合成数据，从而提升了机器人感知系统的效率和准确性。

自 Houdini 20.5 版本起，我们能够在 Houdini 中创建类似于 Substance 的程序化纹理。

Synthesis AI

自动化人体合成：从真实文本到数字人

Synthesis AI 利用 Houdini 将生成式人工智能与传统程序化工作流程相结合，构建了一个灵活的基于 AWS 云的平台，实现了无限自动化资产和合成数据的生产。

Bifrost

Bifrost 使用 Houdini 创建逼真的环境和多样化场景， 并在 Unreal 引擎中渲染，用于计算机视觉训练。

障碍物变化

不同场景变化

| 用户案例

使用Houdini、Python和Tensorflow进行图像识别和合成数据生成

基于乐高说明书，使用 Houdini 训练机器学习模型生成乐高模型