图像合成在有限数据下的研究综述 研究背景与问题提出 近年来，深度生成模型（Deep Generative Models）在智能创作任务中取得了前所未有的进展，特别是在图像和视频生成、音频合成等领域。然而，这些模型的成功依赖于大量的训练数据和计算资源。当训练数据有限时，生成模型容易出现过拟合（Overfitting）和记忆化（Memorization）问题，导致生成样本的质量和多样性显著下降。这种限制对许多实际应用场景构成了挑战，例如医学影像生成、工业缺陷检测以及艺术品创作等。 为了应对这些问题，研究人员致力于开发能够在有限数据条件下生成高质量、多样化图像的新模型。尽管已有许多研究尝试解决这一问题，但目前尚缺乏系统性的综述来明确以下几点： 1. 有限数据下图像合成的定义、挑战及分类； 2. 对...