제로프레임
Zeroframe
자율주행 및 로봇 학습용 고품질 비디오 데이터셋을 제공하는 AI 훈련 데이터 플랫폼
유료Web
소개
Zeroframe은 로봇 공학 및 컴퓨터 비전 연구를 위해 기초 월드 모델(Foundation World Models) 훈련용 독점 비디오 데이터셋을 제공합니다. 1인칭 시점 장시간 탐색 데이터인 EGO EXPLORE, 정밀 손가락 추적 데이터인 EGO DEX, LiDAR와 IMU가 결합된 EGO EXPLORE 360 등 선도 연구소 및 로봇 기업과 협력하여 고품질 데이터를 공급합니다. Urban 3D, Human Actions, Everyday Objects, Indoor Space 등 다양한 환경·행동 데이터셋도 보유하고 있습니다.
활용 워크플로우
입력
EGO EXPLORE 360 (RGB, LiDAR, IMU 융합 데이터)EGO DEX (3D 핸드 트래킹 및 물체 조작 시퀀스)URBAN 3D (도시 환경 포인트 클라우드 및 스테레오 비디오)Grocery & Indoor Space (일상 환경 장시간 탐색 로그)
제로프레임
VLM 기반 고정밀 자동 캡셔닝 및 시멘틱 어노테이션멀티모달 센서 데이터 시간 동기화 및 샷 분할(Shot Splitting)물리 법칙 기반 객체 상호작용 및 인과관계 레이블링월드 모델 학습 최적화를 위한 데이터 토큰화 및 필터링
출력
파운데이션 월드 모델(Foundation World Models) 학습용 데이터셋로봇 VLA(Vision-Language-Action) 모델 정렬 데이터NVIDIA Isaac Sim 호환 시뮬레이션 에셋Hugging Face 배포용 고품질 정제 데이터 패키지
로봇 정밀 조작 및 제어 (Dexterous Manipulation)
EGO DEX의 3D 관절 추적 데이터를 활용하여 미세한 물체 조작과 인간 수준의 덱스트러스 핸드 제어 정책을 학습합니다.
자율 탐색 및 공간 인지 (Autonomous Navigation)
URBAN 3D와 EGO EXPLORE 360의 멀티모달 데이터를 통해 복잡한 실내외 환경에서의 장애물 회피 및 경로 계획 모델을 구축합니다.
핵심 차별점: 물리적 현실과 완벽하게 일치하는 독점적 에코센트릭(Egocentric) 데이터를 제공하여, 실제 물리 법칙을 이해하고 예측하는 '월드 시뮬레이터' 구축을 가능하게 합니다.
주요 기능
- EGO EXPLORE 360: RGB·LiDAR·IMU 통합 1인칭 오픈월드 탐색 데이터
- EGO DEX: Apple Vision Pro 활용 정밀 핸드 트래킹 데이터셋 (로봇공학·원격조작·VR용)
- URBAN 3D: 도시 환경 스트리트 레벨 3D 비전 데이터
- VLM 기반 고해상도 비디오 자동 캡셔닝 및 샷 필터링
- Human Actions·Everyday Objects·Indoor Space 등 다중 환경 데이터셋 제공
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- Zeroframe는 로봇 및 자율 시스템 분야의 고도화된 월드 모델 훈련에 필요한 희소한 데이터를 체계적으로 제공한다는 점에서 연구소 및 대규모 로봇 기업에 유용합니다. 특히 1인칭 시점의 장시간 탐색 데이터는 내비게이션 AI 훈련에 필수적이며, 정밀 손가락 추적 데이터는 원격 조작 로봇이나 VR 컨트롤러 개발에 직접 활용할 수 있습니다. 도시 환경 3D 데이터는 자율주행 및 드론 개발에 즉시 적용 가능한 형태로 제공되어 별도의 데이터 수집 비용을 절감할 수 있는 장점이 있습니다.
단점
- Zeroframe는 일반 개발자나 소규모 팀을 대상으로 하는 플랫폼이 아니어서 접근성이 매우 제한적입니다. 가격 정책이 공개되어 있지 않아 기업별 영업 협의가 필요하며, 소규모 프로젝트나 개인 연구자는 이용이 사실상 불가능합니다. 또한 경쟁사인 Waymo Open Dataset이나 Meta의 Ego4D 같은 대규모 공개 데이터셋에 비해 커뮤니티 활동이나 서드파티 툴 지원이 부족할 수 있어, 데이터 활용을 위한 별도의 기술적 노력이 필요할 수 있습니다.
가격 정보
유료시작 가격: 별도 문의 (Request Sample)
공개된 표준 요금제 없음. 기업 맞춤형 견적 방식으로 제공되며, 데이터셋 도입은 공식 홈페이지를 통한 별도 문의 필요.
정보 확인일:
활용 사례
- 기초 월드 모델(WFM) 사전 학습 및 사후 학습
- 로봇용 VLA(Vision-Language-Action) 모델 최적화
- Sim-to-Real 전환을 위한 물리 기반 시뮬레이션
- 자율주행 및 드론 개발을 위한 도시 환경 3D 데이터 활용
대상 사용자
AI 기초 모델 연구소로봇 기업 및 자율주행 개발사VR·AR 컨트롤러 및 구현 AI 개발팀
연동 서비스
Hugging FaceNVIDIA
태그
엔터프라이즈온프레미스클라우드개발자 도구
사용자 리뷰
리뷰를 불러오는 중...
대안 도구
이 도구 대신 사용할 수 있는 대안
