本研究利用机器学习框架关联高速彩色成像与熔池特征，检测过热异常并优化激光粉床熔融过程。通过生成性深度学习模型实现低保真度模拟向高保真度映射，提高了熔池深度预测的效率。同时，探讨了数字孪生模型在熔池几何和缺陷识别中的应用，推动增材制造的产品开发与认证。