本研究提出了一种少-shot异常驱动生成方法（AnoGen），通过少量真实异常数据生成多样化的异常样本，显著提升了工业检测中的异常分类和分割性能。实验结果表明，该方法在MVTec数据集上有效改善了异常检测效果。