本研究提出了一种新颖的缺陷生成方法DefectFill，旨在解决视觉检查模型中缺陷数据稀缺的问题。该方法利用优化的图像修复扩散模型生成高质量缺陷图像，从而提升了视觉检查模型在MVTec AD数据集上的性能。
在制造和质量控制中，视觉检查至关重要。利用Azure AI Foundry的Prompt Flow功能，用户可以轻松构建自动化视觉检查系统，实现高效的缺陷检测。该工具提供可视化界面，简化AI应用的开发与迭代，最终实现实时缺陷检测，提升生产效率。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
