要進一步提高VMAD在複雜工業場景中的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集的多樣性：擴展RIAD數據集，納入更多不同類型的工業場景和異常類型，特別是那些在現實中較為罕見的異常。這樣可以幫助模型學習到更廣泛的特徵，從而提高其對未見異常的識別能力。
自適應學習機制：引入自適應學習策略，使模型能夠根據新數據的特徵動態調整其參數。這可以通過在線學習或增量學習的方式實現，讓模型在面對新類別或新場景時能夠快速適應。
多模態融合技術：進一步優化跨模態學習機制，強化視覺和文本信息的融合。可以考慮使用更先進的注意力機制，讓模型在處理異常檢測時能夠更好地捕捉到視覺和語言之間的關聯性。
強化學習方法：引入強化學習技術，通過模擬不同的工業場景和異常情況，讓模型在多次試驗中學習到最佳的檢測策略，從而提高其在複雜環境中的表現。