该框图分为三部分：A部分“已实现”总结了SGDA-VLF的真实论文基础，基于10,770张10类真实温室番茄图像（mAP50达94.37%），流程为真实图像经语义提示与扩散合成（含LoRA与病斑空间约束），输入Swin视觉+CLIP文本进行跨模态检测与区域对齐，但存在合成样本质量与未知病种的局限。B部分“拟研究的新训练环节”提出了四个待验证模块：01数据来源谱系（防止同源合成样本支配梯度）、02病理证据门控（避免图像逼真但病理不可信）、03分组训练效用（检验是否降低真实任务损失）、04约束采样与LoRA（控制模型更新成本与负迁移），并设计了真实训练反馈驱动下轮筛选的闭环。C部分列出了最重要的五类对照实验，包括C0真实数据基线、C1通用合成筛选、C2梯度选择基线、C3模块消融和C4真实域综合验证，强调只在独立真实测试集评价，且来源分组先于合成、测试集不得参与梯度效用计算。该图内容适用于计算机视觉与多模态大模型领域的研究人员、智慧农业与植物保护专家、深度学习算法工程师及学术论文撰写者。