生物学的核心挑战是理解生物如何进化和适应环境，尤其是特征变化的观察。特征测量通常主观且费力，导致发现困难。随着大规模生物图像库和生成建模的发展，利用生成模型从图像中可视化进化变化变得可行。
本研究提出了一种新的无监督数据集偏移识别框架，旨在解决临床AI模型因数据分布变化导致的性能下降问题，显著提升了对细微特征变化的检测能力。
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