変化検出の一般化性を高めるためには、ファウンデーションモデルの「局所的セマンティクス」を活用することが最適です。具体的には、事前に大規模なデータセットでトレーニングされたモデルから得られる特徴を利用し、異なる環境や条件においても一貫した変化検出を実現することが重要です。例えば、Segment Anything Model（SAM）のようなモデルは、クラスに依存しないマスクを生成する能力を持ち、これを用いることで初期の擬似変化マスクを洗練させることができます。また、特徴の類似性分布を分析し、適応的なしきい値を設定することで、変化の検出精度を向上させることが可能です。このように、ファウンデーションモデルの強力な特徴を活用することで、未知のドメインにおける変化検出の一般化性を向上させることができます。