PAIDF AnomalyGen 是一个完整的异常图像合成流水线技能，用于生成合成异常/缺陷图像，以增强工业缺陷检测模型。它支持在新的异常数据集上微调扩散模型，利用 SDG（合成数据生成）生成带有缺陷的样本，通过 nn_score 评估生成质量，并通过逐样本搜索 guidance 和 crop_ratio 参数优化输出。该技能提供 full、finetune_only、inference_only 三种模式，适用于数据稀缺的工业视觉缺陷检测场景。关键词：异常图像生成、合成数据生成、工业缺陷检测、微调、扩散模型、数据增强、SDG、AnomalyGen。

该技能用于在Kubernetes上运行PAIDF编排的事件视频生成DAG，实现从种子图像到异常视频的生成、自动标注和异常数据集构建。支持人员跌倒、攀爬、奔跑、打斗、吸烟/电子烟、火/烟、入店行窃等事件，适用于安全监控和物理AI数据合成。主要步骤包括输入准备、Cosmos3图像到视频增强、检测跟踪、字幕生成、视觉QA、属性搜索，并输出标注数据集。关键词：物理AI、事件视频生成、图像到视频、Cosmos3、异常检测、数据合成、自动标注、Kubernetes、安全监控。

该技能用于驱动PAIDF（物理AI数据工厂）增强管线，包括通过NVIDIA Cosmos系列模型进行视频传输/预测、图像编辑、图像到视频生成，以及配置字幕生成和质量评估。支持BYOM（自带模型）方式，通过远程HTTP端点调用模型，并辅助编写、验证和运行增强配置。关键词：PAIDF、数据增强、Cosmos Transfer、Cosmos Predict、图像编辑、图像到视频、字幕生成、评估器、YAML配置、物理AI、视频合成、图像生成。

此技能用于根据用户描述的自定义PAIDF编排流水线（例如仅增强、仅自动标注、或混合阶段等），利用现有共享任务组生成新的Kubernetes Airflow DAG，并处理完整的生命周期管理（编写清单、DAG代码、payload模型、callables，以及部署、触发和监控）。同时可用于检查生成的DAG是否与外部规范文档（如launchable.md）一致。关键词：PAIDF, 编排流水线, Kubernetes DAG, Airflow, 任务组, 数据合成工厂, 物理AI, 图像属性增强, 自动标注, 组件技能, 生命周期管理。

该技能用于在Kubernetes GPU集群上审计、准备并部署PAIDF Orchestration环境，包括检查GPU计算能力、创建集群前置条件、安装Airflow控制器、连接并验证控制器，以及选择外部或集群内模型服务，为图像属性增强与事件视频生成等工作流准备运行环境。关键词：PAIDF、物理AI数据工厂、Kubernetes、Airflow、GPU集群、编排部署、外部模型服务、事件视频生成、图像属性增强。