工业异常生成技术突破 - 当前先进制造领域产线良率超过98%，异常样本稀缺成为工业质检核心瓶颈，现有方法存在单任务局限或需多模型适配复杂场景的问题 [3] - 华中科技大学SLOW团队提出统一少样本工业生成模型SeaS，仅需1-3张训练样本即可同步实现多样化异常生成、正常产品合成及精确掩码标注 [3][9] - 模型基于U-Net差异化学习能力，在MVTec AD等数据集上使有监督分割模型异常分割IoU平均提升12.79% [7][41] 技术创新设计 - 统一框架：单模型支持异常生成（含多样化类型）、正常产品合成与像素级掩码标注三合一功能，设立行业新标杆 [9][12] - 分离与共享机制：通过非平衡异常文本提示（1个正常词元+多个异常词元）区分建模正常产品的细微变化与异常区域的丰富差异 [15][19] - 精细化掩码预测：级联融合U-Net判别特征与高分辨率VAE特征，首次实现像素级精确异常标注 [10][26][27] 核心方法实现 - 训练策略：解耦异常对齐损失（DA）与正常图像对齐损失（NA）分别优化，混合训练提升模型泛化性 [12][19][23][25] - 损失函数设计：DA损失绑定异常词元与区域，NA损失保证正常产品全局一致性，总损失函数整合两类优化目标 [20][23][25] - 掩码生成流程：通过粗糙特征提取（U-Net up-2/up-3层）与三级精细化模块（MRM）逐步提升分辨率与判别性 [26][27][30] 性能验证结果 - 生成质量：在MVTec AD数据集上IS分数达1.88（对比基线1.51-1.80），IC-LPIPS指标0.34显示更优多样性 [32][33] - 下游任务提升： - 有监督分割模型平均IoU提升11.17%-15.49%，图像级AUROC最高提升6.68% [37][41] - LFD模型参数量仅0.936M但像素AP分数超出BiSeNetV2 5.34% [43] - 实际应用价值：生成数据使DRAEM等检测方法漏检率降低，无监督方法误检减少 [35][37] 行业影响 - 技术突破少样本条件下工业异常生成的保真度与多样性难题，为质检领域提供标准化解决方案 [45] - 模型开源（GitHub代码库）推动产业界应用，潜在覆盖电子制造、汽车零部件等高精度质检场景 [4][40]