一种面向少样本表计缺陷图像生成的稳定扩散方法

本发明公开了一种面向少样本表计缺陷图像生成的稳定扩散方法，通过微调预训练模型，将变电站表计的结构特征与缺陷知识嵌入，提升生成图像与实际表计的相似度。创新性地设计了裂纹特征建模模块，结合线稿图、裂纹掩码和约束图，生成具备几何约束的控制图像，精准表达裂纹的形状和位置。同时，引入超网络机制，动态调整生成过程中的权重分布，确保生成图像在形态和位置上的一致性与多样性。本方法能够在少量样本条件下，生成具有特定裂纹特征的变电站表计缺陷图像，显著提升生成图像的多样性和质量。通过在下游检测任务中的应用，生成的数据有效提升了缺陷检测模型的精度和鲁棒性，为电力系统的安全稳定运行提供了有力的支持。