本研究提出了一种新方法，通过稳定扩散生成图像来增强视觉问答（VQA）模型的鲁棒性。分析多个VQA模型的表现，强调创建大规模未来偏移数据集的重要性，以提高模型对时间分布变化的适应能力。此外，研究探讨了自监督学习和多模态提示检索在医学VQA任务中的应用，显示出显著的性能提升。