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'standard' vs 'robust'：
- 'standard'：对像素值的分布敏感，易受高对比度噪声干扰。
- 'robust'：通过中位数等稳健统计量，对噪声更鲁棒（适合工业检测场景）。
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'direct'：
- 不进行任何统计预处理，直接将像素值作为特征输入模型。
- 可能导致模型过拟合原始图像噪声，但保留更多细节。
这里我们一般使用前面两个参数，均值或者中值，均值的计算都是每个图像同位置的灰度数据集来统计的，如果你能确保你传入的训练图像非常优秀都是标准的那么选均值就很好，如果你传入的图像不够完美有好的和次好的存在，那么就可以选中值。这时候中值的参数会给你的程序带来更好的抗噪。
2.train_variation_model(Images : : ModelID : )详解：