要提高GAN在图像缺陷检测中的鲁棒性，可以从以下几个方面入手：
1. 改进GAN框架：
采用新的GAN框架，如P2GAN，该框架通过判别器将输入样本映射成为高斯分布因子，充分提取真实分布信息，从而提高模型利用真实数据的信息量，增强鲁棒性。
2. 增强模型集合攻击策略：
借鉴清华学霸团队在NIPS攻防赛中的策略，通过深度学习模型集合攻击策略来提升GAN的鲁棒性。这种方法可以在对抗性攻击下保持模型的稳定性。
3. 噪声处理：
对图像进行噪声处理，以减少噪声对缺陷检测的影响。可以采用空域噪声处理、频域噪声处理或空间域和频域双向处理等方法，来降低噪声导致的误报率和提高检测的稳定性。
4. 使用双鉴别器：
采用双鉴别器生成对抗网络（D2GAN），通过两个鉴别器与一个生成器进行极大极小的博弈，来避免模式崩溃的问题，从而提高生成样本的质量和多样性，间接提高缺陷检测的鲁棒性。
5. 应用循环交互式GAN：
使用循环交互式生成对抗网络（CIGAN）来处理图像中的细节信号，并抑制残余噪声。这种方法在弱光图像增强中表现出优异的性能，同样可以应用于图像缺陷检测中，提高在低质量图像中的检测鲁棒性。
通过改进GAN框架、增强模型集合攻击策略、噪声处理、使用双鉴别器以及应用循环交互式GAN等方法，可以有效提高GAN在图像缺陷检测中的鲁棒性。
