AugLy 多模态数据增强与对抗鲁棒性实战教程
MarkTechPost 发布一篇教程，用 Meta 开源的 AugLy 库搭建覆盖图像、文本、音频的多模态数据增强与鲁棒性测试流程。内容包括：处理依赖兼容问题、生成可复现的合成数据集、使用函数式与类式 API、元数据与强度追踪、概率组合、边界框感知变换和自定义变换；并做两组鲁棒性实验——图像失真下的感知哈希拷贝检测基准，以及文本分类器面对对抗扰动、Unicode 混淆、净化和对抗训练的表现。最后把音频增强接入 PyTorch Dataset 和 DataLoader，并建立可查询的元数据仓库。
推荐理由想给多模态训练数据做增强、或测模型抗扰动能力的，可直接照抄这套 AugLy + PyTorch 流程