本研究探讨了结合实际图片与虚拟对象的增量学习方法，以提升物体实例分割模型的性能。实验结果表明，该方法显著增强了模型的泛化能力。同时，研究评估了扩散模型在数据增强中的应用，提出新技术以解决数据集多样性不足的问题，从而显著提升目标检测模型的性能。