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VLM 在工业检测领域: 看清细节 · 数据制作 · 泛化能力

把 VLM-based 工业缺陷检测 (Industrial Anomaly Detection) 这条线拆透。8 节螺旋结构覆盖 SOTA 演进 (2023-2026): vanilla CLIP 基线失败 → WinCLIP 多尺度窗口 → AnomalyCLIP object-agnostic prompt + DPAM 注意力修正 → AnomalyGPT LVLM + 合成数据 + 轻量 decoder + PEFT。三大主题各有专章:数据制作 (CutPaste → Perlin → Poisson 融合 → IMDD-1M 1M 图文对)、看清细节 (多尺度 + DPAM + 多层 decoder 三层栈)、泛化能力 (zero-shot → few-shot reference bank → cross-domain 17 数据集)。代码 verbatim 引自 zqhang/AnomalyCLIP、CASIA-IVA-Lab/AnomalyGPT、caoyunkang/WinClip、openvinotoolkit/anomalib 四个 repo。最后给出 timeline + decision tree 落地建议。