学位论文简介

高质量标注数据是深度学习模型训练的重要基础，但图像数据收集与标注成本高昂，限制了模型在小规模数据场景下的性能。生成式数据增强为缓解数据稀缺提供了新途径，其效果仍受到生成数据与模型需求不匹配、噪声干扰及潜在安全风险等因素的影响。因此，本文围绕基于生成模型的图像数据增强，从数据生成、数据使用与安全风险三个方面展开研究，取得了以下主要研究成果：

（1）为系统梳理生成式图像数据增强的研究现状，通过文献检索与筛选，将其通用流程归纳为生成模型选择、数据生成、生成数据选择使用和效果验证，对各环节的代表性方法进行分类比较，分析现有研究的局限与挑战，为后续方法研究提供依据。

（2）针对生成数据难以匹配下游模型学习需求的问题，提出基于学习状态感知的生成式数据增强方法。结合样本的当前损失与损失下降率，动态确定样本级增强强度，并通过解耦式增强与扩散融合，对类别相关区域和类别无关区域进行差异化处理，在保持类别语义的同时增加生成图像的多样性，提升下游模型性能。

（3）针对噪声生成图像损害下游模型性能的问题，提出基于三元连接重加权的生成式增强数据选择方法。分析不同监督方式对模型泛化风险的影响，联合三元组损失与一致性正则化，动态调整生成样本权重，降低噪声数据的负面影响，在采用不同生成式数据增强方法和生成模型的情况下，有效提升下游模型性能与生成数据使用效率。

（4）针对生成式数据增强中的隐蔽后门风险，提出基于潜在空间扰动的生成式增强数据后门攻击方法。引入对抗扰动敏感性指标，分析现有像素空间后门攻击应用于生成图像时攻击性能下降的原因，并将触发器植入生成模型的潜在空间。通过理论分析与实验验证其攻击有效性和视觉隐蔽性，揭示生成数据中的潜在后门风险，为相关检测与防御研究提供依据。

主要学术成果

[1] Xiang T, Chen C, Tang Z, et al. Enhancing Small-Scale Dataset Expansion with Triplet-Connection-based Sample Re-Weighting[C]//Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia. 2025: 10054-10063. (CCF A类，第一作者)

[2] Xiang T, Zhang J, Chen C, et al. DEBT: Enhancing Entity Alignment in Knowledge Graphs through Description Enrichment and Bootstrap Training[C]//ICASSP 2025-2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2025: 1-5. (CCF B类，第一作者)

[3] 向婷, 唐卓, 郑佳丽, 等. 基于生成模型的图像数据增强方法综述[J]. 图学学报, 2026, 47(2): 235-250. (CSCD核心期刊，第一作者)

[4] Xiang T, Zhao J, Tang Z, et al. Invisible Clean-Label Backdoor Attacks for Generative Data Augmentation. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). (在投，CCF A类，第一作者)

[5] Xiang T, Deng C, Tang Z, et al. Learning-State-Aware Dynamic Generative Data Augmentation on Small-Scale Datasets. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). (在投，CCF A类，第一作者)

[6] Zhang Q, Xiang T, Bai Z, et al. Semantically Compatible Knowledge Distillation for Cross-Domain Object Detection with Vision Foundation Models. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). (在投，CCF A类，第二作者)

[7] 唐卓, 向婷, 李肯立, 李虹宇, 伍祚瑶, 王啸, 罗文明, 程欣威. 一种基于机器学习的根因定位方法和系统. 授权公告号: CN114416423B (已授权)

[8] 唐卓, 向婷, 曹嵘晖, 纪军刚, 尹旦, 宋柏森, 朱纯霞, 赵环. 基于无监督句法分析的知识图谱构建方法、装置及设备. 授权公告号: CN114661912B (已授权)