BLIMP: Как создать пайплайн синтеза и разметки изображений в Blender для обучения ИИ с нуля

Зачем вам BLIMP, если есть Gemini Pro? (Спойлер: чтобы не разориться)

Представьте, что вам нужно 100 тысяч размеченных изображений для детекции дефектов на конвейере. Варианты: нанять армию разметчиков, потратить месяцы и бюджет как у небольшого государства. Или использовать API вроде Gemini Pro Vision, где каждый запрос стоит денег, а контроль над данными — иллюзия. Есть третий путь — BLIMP.

BLIMP — это open-source пайплайн, который заставляет Blender, бесплатный 3D-редактор, работать как фабрика по производству датасетов. Вы создаете 3D-сцены, а инструмент автоматически генерирует тысячи фотореалистичных изображений с идеальной разметкой: маски сегментации, bounding boxes, depth maps. И все это — локально, без облачных счетов и ограничений.

Что умеет этот зверь из The Layer Сбер?

Проект разработан в The Layer Сбер — не абы кем, а командой, которая кормит данными GigaChat и другие промышленные модели. Они знают, о чем говорят. BLIMP — это не просто скрипт, а полноценный конвейер.

• Синтез сцен из шаблонов: Задаете параметры объектов (размер, материал, текстура), освещения, камер — BLIMP создает вариации.
• Автоматическая разметка в реальном времени: При рендере каждая сцена сразу получает пиксельно-точные маски, координаты bounding boxes, нормали и карты глубины. Никакого post-processing'а.
• Поддержка сложных сценариев: Частичная окклюзия, отражения, прозрачные материалы, динамическое освещение — все, что ломает классические методы разметки, здесь работает из коробки.
• Экспорт в форматы COCO, YOLO, Pascal VOC: Сгенерированные данные готовы для загрузки в PyTorch или TensorFlow. Не нужно ничего конвертировать.

BLIMP против мира: когда API проигрывает

Сравним с популярными альтернативами на начало 2026 года.

Суть в том, что BLIMP дает вам свободу. Нужны данные для обучения модели сегментации медицинских инструментов? Создаете 3D-модели скальпелей и зажимов, настраиваете материалы под операционную — и через день у вас датасет, который в реальной жизни собрать бы стоило немыслимых денег и разрешений.

Кстати, о сборе датасетов на CPU — если GPU нет, но есть время, наш старый пайплайн все еще работает. Но с BLIMP и современной видеокартой все происходит в разы быстрее.

Как заставить Blender работать на ваши датасеты: неочевидные шаги

В теории все просто: скачал BLIMP с GitHub, запустил скрипт — получил данные. На практике есть подводные камни, о которых не пишут в README.

1 Подготовка 3D-активов — где брать модели?

Не пытайтесь моделировать все с нуля, если вы не 3D-художник. Используйте готовые библиотеки: BlendSwap, Sketchfab (с бесплатными лицензиями), или сгенерируйте базовые формы через аддоны Blender. Для промышленных объектов часто есть CAD-модели, которые можно импортировать.

2 Настройка материалов и освещения — ключ к реализму

Здесь BLIMP раскрывается. Используйте PBR-материалы (Physically Based Rendering) — их много в бесплатных паках. Освещение — HDRI-карты окружающей среды. Самое важное: добавьте немного хаоса. Слегка меняйте цвет, шероховатость, интенсивность света между сценами. Это увеличит разнообразие датасета и улучшит обобщающую способность модели.

3 Конфигурация пайплайна — где хранятся параметры?

BLIMP управляется через JSON-конфиги. Вот пример секции для генерации случайных позиций объектов:

{
  "scene": {
    "object_count_range": [3, 10],
    "placement_area": {
      "x": [-5, 5],
      "y": [-5, 5],
      "z": 0
    },
    "allow_occlusions": true
  },
  "rendering": {
    "resolution": [1920, 1080],
    "samples": 256,
    "engine": "CYCLES"
  }
}

Не ставьте samples на максимум (например, 4096) для датасета — рендеринг займет вечность. 256-512 достаточно для устранения шума, а мелкие артефакты даже полезны — они симулируют noise с реальной камеры.

4 Запуск и пост-обработка — что делать с результатами?

BLIMP сохраняет изображения и аннотации в отдельные папки. Рекомендую сразу разделить на train/val/test, чтобы не делать это потом. Используйте инструменты из статьи про автоматизацию разметки для быстрой проверки качества.

Кому стоит заморачиваться с BLIMP? (А кому — нет)

Этот инструмент — не серебряная пуля. Он для конкретных сценариев.

Идеально для:

• Индустриального компьютерного зрения: Дефекты, детали, роботы-манипуляторы. Реальные данные опасны или дороги для съемки.
• Прототипирования моделей: Нужно быстро проверить архитектуру нейросети? Сгенерируйте датасет за день вместо месяца сбора.
• Обучения с нуля: Когда реальных данных мало или нет вообще. Синтетические данные — стартер, затем можно дообучать на реальных.
• Исследователей: Хотите изучить domain adaptation или robustness? BLIMP дает полный контроль над domain shift (поменял текстуру — получил новый домен).

Не подходит для:

• Задач с тонкими эмоциями или культурным контекстом: Генерация человеческих лиц с естественными выражениями — все еще слабое место синтетики, даже в 2026. Лучше использовать реальные фото.
• Экстренных проектов "на вчера": Настройка Blender и пайплайна требует времени. Если дедлайн горит, возможно, проще заплатить за API, как бы это ни было обидно.
• Тех, кто боится 3D: Если слово "UV-развертка" вызывает панику, возможно, сначала стоит пройти базовый курс по Blender.

Если ваша задача — работа с документами, а не с изображениями, присмотритесь к OLMocr 2. Там свои тонкости.

Что дальше? Смешивайте реальное с синтетическим

Самый мощный трюк 2026 года — не использовать чистый синтетический датасет, а комбинировать его с реальными данными. Например, сгенерировали 50 тысяч изображений деталей в BLIMP, добавили 500 реальных фото с завода — и модель показывает accuracy на 15-20% выше, чем на чисто реальных данных. Потому что синтетика покрывает краевые случаи, которые в реальной выборке встречаются раз в год.

BLIMP — это не просто инструмент, а смена парадигмы. Вместо того чтобы искать данные, вы создаете их. Вместо того чтобы платить за разметку, вы получаете ее бесплатно. Да, нужно потратить время на изучение Blender. Но через месяц, когда конкуренты будут только согласовывать бюджет на разметку, вы уже будете обучать третью версию своей модели.

Начните с простого: установите Blender 4.2, клонируйте репозиторий BLIMP с GitHub и сгенерируйте датасет из кубов и сфер. Потом замените кубы на 3D-модели ваших продуктов. Вы удивитесь, насколько это проще, чем кажется. И дешевле.