专业化数据稀缺领域中合成数据生成的局限性

英文标题：Limitations of Synthetic Data Generation in Specialized Data-Scarce Domains

论文探讨了在专业化、数据稀缺领域使用合成图像数据的局限性。扩散式生成模型的发展推动了以合成数据缓解视觉任务数据不足的做法，该策略已在 ImageNet 等自然图像基准上展现潜力。研究指出，这类在自然图像场景中有效的方法，其在专业领域中的有效性仍需谨慎评估。对开发者和行业而言，合成数据不能被视为真实专业数据的无条件替代品，应结合具体领域验证其质量与适用性。

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