Générer les défauts OD AnomalyGenNext

Cette feuille utilise le générateur et le pseudo-labelliseur en amont du conteneur public épinglé. Elle ne prépare pas les lacunes du détecteur, n'exécute pas AMP, n'entraîne pas AnomalyGenNext et n'ajoute pas les sorties à un ensemble d'entraînement du détecteur. Consultez references/execution-contract.md lors de l'adaptation du comportement d'entrée ou d'achèvement, et references/container-runtime.md avant la soumission.

Entrées

Fournissez l'un des éléments suivants :

• --inputs-dir pointant vers la sortie complétée de tao-prepare-anomalygennext-inputs ; ou
• --input-data-path, --checkpoint, et --recipe correspondant pour un cas de test AnomalyGenNext natif.

Fournissez également le checkpoint de base Cosmos3-Nano, la racine complète du checkpoint AnomalyGenNext, et un ou plusieurs GPU. Chaque image du cas de test et masque aligné doivent exister, chaque type d'anomalie doit se produire dans la recette, et le nombre de lignes demandé doit correspondre au cas de test. Quand un manifeste d'intégrité préparé existe, chaque hash enregistré est vérifié avant la génération.

Exécution

Appelez tao-launch-workflow, examinez l'image exacte, les montages, la forme du GPU, l'exécution et le répertoire de sortie, puis soumettez l'action generate :

scripts/generate_od_defects.py \
  --inputs-dir /results/prepared_inputs \
  --base-checkpoint /models/Cosmos3-Nano \
  --checkpoint-root /workspace/paidf-anomalygen/checkpoints \
  --output-dir /temporary/generation \
  --published-root /persistent/generation \
  --no-guardrail \
  --num-gpus 1

Quand l'exécution utilise le stockage temporaire, --published-root enregistre les emplacements persistants qui contiendront les résultats sauvegardés.

Les garde-fous sont activés par défaut et préservent l'invocation native sans drapeau de garde-fou. L'enveloppe ajoute --no-guardrail uniquement quand explicitly désactivé. --no-guardrail désactive le filtrage de texte, le filtrage de sécurité du contenu d'image et le floutage de visages ensemble. La racine du checkpoint est montée sur l'arborescence canonique /workspace/paidf-anomalygen/checkpoints de l'image et validée avant le travail GPU. Le tokenizer Nano, le processeur Edge et les ressources DINOv2 sont toujours requis ; les exécutions avec garde-fou activé nécessitent en outre les dépôts Qwen3Guard et Cosmos Guardrail. La génération est forcée hors ligne après validation. La plateforme sélectionnée doit respecter le checkpoint_root.container_path déclaré ; la feuille de génération rejette un point de montage différent. L'argument base-checkpoint reste séparé : c'est le parent contenant checkpoint.json et le répertoire de checkpoint model/.

Achèvement

Pour chaque dataset, generated + guardrail_blocked doit égaler les lignes demandées. Avec --no-guardrail, generated doit égaler les lignes demandées et guardrail_blocked reste zéro. Le résumé de validation enregistre le mode de garde-fou sélectionné. Le nombre de pseudo-labels doit correspondre aux images générées, chaque image doit avoir une annotation, les catégories doivent être des types d'anomalies déclarés, et chaque bbox COCO doit être positif et à l'intérieur de son image. L'action émet :

DATASET/raw/
DATASET/pseudo_labels/coco_annotations.json
pseudo_labels/coco_annotations.json
pseudo_labels/coco_annotations_od_defect.json
validation_summary.json
status.json

Le COCO natif préserve les catégories TEXTURE+DEFECT. Le fichier binaire mappe toutes les annotations à defect. Seule une application appelante peut admettre ces sorties à l'entraînement ; cette feuille signale toujours training_pool_mutated=false.