為了提高合成異常樣本的真實性和多樣性，可以考慮以下幾個策略：
多樣化噪聲模型：除了使用高斯噪聲，還可以引入其他類型的噪聲，如椒鹽噪聲、隨機遮擋或圖像扭曲，這樣可以模擬不同類型的異常情況，從而增強合成樣本的多樣性。
基於生成對抗網絡（GAN）的合成：利用GAN生成更真實的異常樣本。GAN可以學習到數據的潛在分佈，生成的樣本更接近真實異常，並且可以通過調整生成器的訓練來控制異常的特徵。
上下文感知的合成方法：在合成異常樣本時，考慮到物體的上下文信息，例如物體的形狀、顏色和位置，這樣可以生成更符合實際情況的異常樣本，從而提高模型的泛化能力。
增強學習：通過增強學習的方法，讓模型在合成異常樣本的過程中不斷調整生成策略，根據模型在異常檢測任務中的表現來優化合成樣本的特徵。
多模態數據融合：結合其他模態的數據（如聲音、文本描述等），以豐富異常樣本的特徵，這樣可以提高模型對不同異常類型的識別能力。