英文：Scientific Image Generation 分类：science
用生成模型合成科学图像（显微图像、材料微观结构、天文图像、分子可视化），用于数据增强、假设可视化与缺失模态补全。它为数据稀缺的科学领域提供合成样本。
方法包括：扩散模型/GAN（细胞图像、材料组织图）、条件生成（按标签或物理条件合成）、超分与修复（低质观测增强）；关键要求是忠实于物理真实（不引入伪影）与分布匹配。评测用 FID、专家评估与下游任务增益。
用于医学病理图像增强、材料微结构设计可视化、天文图像去噪与细胞表型合成；与实验数据结合，扩大模型训练集并支持科研演示。
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