physical-ai-defect-image-generation — скилл для Claude Code
Оркеструет пайплайны генерации дефектов для оптического контроля на базе Cosmos AnomalyGen и OSMO. Помогает собирать обучающие датасеты для анализа печатных плат, стекла и металла.
npx skills add NVIDIA/skills --skill physical-ai-defect-image-generation -a claude-codeЧто делает physical-ai-defect-image-generation
Скилл координирует запуск задач оптического контроля (AOI) на платформе OSMO. В центре архитектуры находится Cosmos AnomalyGen на базе весов Cosmos-Predict2-2B, адаптированных под три направления: печатные платы, стеклянные изделия и металлические поверхности. Предусмотрено две базовые ветки: холодный старт Day 0 из 3D-сцен формата USD и сценарий Day 1 с привязкой реальных снимков или ручной разметкой зон интереса.
Все операции выполняются пакетно по готовым шаблонам YAML и рецептам из каталога кукбуков. Искажения геометрии компонентов на платах моделируются через IsaacSim. Поверхностные дефекты вроде царапин или отсутствующих деталей создаются тандемом AnomalyGen и Qwen Image-Edit.
Сценарии Day 0 завершатся сбоем без активного сервиса image_edit_endpoint для переноса внешнего вида. Управление объёмом генерации разделено на два шага: render_patches ограничивает число первичных фрагментов сканирования, а crop_max_emit задаёт лимит готовых вырезок ячеек.
Какие задачи решает
- сгенерировать синтетические дефекты пайки и царапины на платах
- смоделировать отсутствующие компоненты и дефекты монтажа по CAD-моделям
- выровнять реальные фотографии плат с эталонной моделью в сценарии Day 1
- подготовить выборку дефектов для оптической инспекции стекла и металла
- настроить запуск пакетных заданий дообучения AnomalyGen через OSMO
Примеры запросов агенту
- Собери конфигурацию OSMO для генерации дефектов плат по сценарию Day 0 из CAD-модели USD
- Настрой пайплайн выравнивания реальных фотографий плат для инференса в Day 1
- Подготовь YAML-файл для дообучения AnomalyGen на дефектах металлических поверхностей
Как установить physical-ai-defect-image-generation
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill physical-ai-defect-image-generation -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/physical-ai-defect-image-generation/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/physical-ai-defect-image-generation/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill physical-ai-defect-image-generation -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/physical-ai-defect-image-generation/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill physical-ai-defect-image-generation -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/physical-ai-defect-image-generation/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NVIDIA/skills physical-ai-defect-image-generation2Вручную: положить файлы
.github/skills/physical-ai-defect-image-generation/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill physical-ai-defect-image-generation -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/physical-ai-defect-image-generationВручную: положить файлы
.devin/skills/physical-ai-defect-image-generation/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill physical-ai-defect-image-generation -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора178
Похожие
Рядом в теме «ИИ и ML»
Всё по теме «ИИ и ML» →Вопросы о physical-ai-defect-image-generation
Как установить physical-ai-defect-image-generation в Claude Code?
Выполните npx skills add NVIDIA/skills --skill physical-ai-defect-image-generation -a claude-code. Команда сохранит файл навыка по пути ~/.claude/skills/physical-ai-defect-image-generation/SKILL.md.
Что делает physical-ai-defect-image-generation?
Скилл автоматизирует настройку рабочих процессов OSMO для синтеза дефектов. Он подготавливает данные для обучения систем оптического контроля печатных плат, металла и стекла.
Что требуется для запуска генерации в сценариях Day 0?
Понадобится рабочий сервис image_edit_endpoint с моделью Qwen Image-Edit OVSL2SL, развёрнутый локально или удалённо. Без него этапы редактирования синтетических снимков остановятся с ошибкой.
