测地曲面数据增强模型

免微调对抗生成

从初始少样本构建测地曲面，构造多样化伪源域引导生成器训练，无需任何预训练模型即可实现小样本图像生成。

韩越兴 · Ruan, Liheng · 王冰

Pattern Recognition 2026

技术优势

无需预训练模型

直接从少量初始样本构建测地曲面进行特征增强，跳过资源密集的预训练适配，降低了应用门槛。

平衡保真度与多样性

通过测地曲面上的特征增强构造多样化伪源域，同时引入插值与正则化模块提升平滑度和感知质量。

应用场景

• 少样本图像生成：解决小样本数据条件下的图像生成，省去收集海量训练数据的成本。
• 机器人仿真数据增强：利用少量仿真图像快速扩充训练集，提升机器人模型泛化能力。
• 视觉样本增强：生成多样化视觉样本，缓解数据不足带来的过拟合问题。
• 电池缺陷图像生成：从少量缺陷样本生成更多样化的缺陷图像，辅助检测模型训练。