Anomaly Control: Learning Cross-Modal Semantic Features for Controllable Anomaly Synthesis
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内容提要
本研究提出了AnomalyControl框架，解决了异常合成方法在捕捉复杂特征方面的不足，通过跨模态语义特征学习，提高了合成异常样本的真实感和可控性。实验结果表明，该方法在异常合成任务中表现优异。
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