GAN在图像缺陷检测中的训练数据集构建方法，关键在于通过人为地在正常样本上添加缺陷来构建训练集，具体方法如下：
1. 人为添加缺陷：在正常的图像样本上“随意”添加一些缺陷。这些缺陷可以是实际生产中可能出现的各种类型，如划痕、污点瑕疵、破洞等。
2. 构建训练集：使用添加了缺陷的正常图像样本作为训练集。这样，GAN就可以学习如何修复或识别这些缺陷。
3. 训练GAN模型：让GAN去学习一个可以修复这些缺陷区域的网络。在训练阶段，GAN会尝试生成与输入图像相似的无缺陷图像，通过对比输入图像和生成图像，GAN可以逐渐学会识别和修复缺陷。
4. 验证和测试：在训练完成后，使用真实的缺陷样本输入到训练好的GAN模型中，GAN会对其进行修复，然后可以基于某种算法（如LBP）完成缺陷检测。如果GAN能够成功修复缺陷，并生成与真实无缺陷图像相似的图像，那么就说明GAN模型训练成功，可以用于实际的图像缺陷检测。
通过以上方法，可以构建出适用于GAN图像缺陷检测的训练数据集，并训练出有效的GAN模型用于实际的图像缺陷检测任务。
