SeaS

ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架，指标全面碾压SOTA

论⽂标题：SeaS: Few-shot Industrial Anomaly Image Generation with Separation and Sharing Fine-tuning作者：Zhewei Dai, Shilei Zeng, Haotian Liu, Xurui Li, Feng Xue, Yu Zhou论⽂链接：：⼯业异常⽣成迎来「全能选⼿」当前先进制造领域的产线良率往往超过 98%，因此异常样本（也称为缺陷样本）的搜集和标注已成为⼯业质检的核⼼瓶颈，过少的异常样本显著限制了模型的检测能⼒，利⽤⽣成模型扩充异常样本集合正逐渐成为产业界的主流选择，但现有⽅法存在明显局限：要么仅能完成单⼀任务（如只⽣成异常或正常产品），要么需针对不同异常类型单独建模，不仅⽣成能⼒受限，还因依赖⼤量专⽤模型难以适应复杂场景。为此，华中科技⼤学慢⼯团队（SLOW Team）提出统⼀的少样本⼯业⽣成模型 SeaS。该模型依托 U-Net 的差异化学习能⼒，精准捕捉正常产品的细微变化与异常区域的丰富差异，仅需要 1-3 张训练样本，通过单⼀模型即可同步实现多样化异常⽣成、全局⼀致的正常产品合成及精确异常掩码标注⽣成，为⼯业场景⽣成任务建⽴了新的技术基准，有效推动了相关领域的技术进步。

8/6/2025 1:04:00 PM

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