1. AIGC，图像生成方向：针对样本稀少且难以标注的分割任务，如工业图像缺陷样本（缺陷发生概率低）、医疗样本（标注需要专业医师）等等，基于Stable Diffusion模型，同时自动生成多样的样本图片和对应的精准像素级标注，为下游分割任务提供无限量的训练样本；
2. 多模态大模型+小模型方向：针对视频异常检测任务中传统重建方法往往缺失语义信息的问题，基于多模态大模型为检测模型赋予更好的语义信息提取能力以及推理能力，增强检测模型的通用能力；
3. 少像素目标检测方向：针对异常检测场景的高分辨率、小目标特性：如无人机场景下高空拍摄的物体往往较小、工业产品检测的缺陷往往较小，设计更高效的视觉基座模型，能高效处理高分辨率图片，并能精准检测其中的少像素目标；
4. 多模态信息处理方向：针对图片模态、语言等模态，目标定位、跟踪、分割，强化学习在上述问题中的应用等等。
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