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Anomaly Control: Learning Cross-Modal Semantic Features for Controllable Anomaly Synthesis
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 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。
- AnomalyControl框架通过学习跨模态语义特征，以文本-图像提示作为指导信号。
- 该方法显著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，并对下游任务具有良好适用性。
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