基于动态光影融合的缺陷实时检测和材质量化方法，并且整合EventPS、VMNer和EvDiG

要完成基于动态光影融合的缺陷实时检测和材质量化方法，并且整合EventPS、VMNer和EvDiG，是一个复杂且综合性的任务。以下是一个大致的实现步骤和代码示例，不过要完整完成论文和所有实验还需要大量的细化和调整。

整体思路

1. 数据加载与预处理：加载图像数据，进行必要的预处理，如归一化、裁剪等。
2. 模型整合：将EventPS、VMNer和EvDiG模型整合到一个统一的框架中。
3. 动态光影融合：实现动态光影融合算法，用于增强图像特征。
4. 缺陷检测与材质量化：使用整合后的模型进行缺陷检测和材质量化。
5. 消融实验：进行消融实验，评估不同组件的贡献。

代码示例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import numpy as np
import cv2

# 假设的数据集类
class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        sample = self.data[idx]
        label = self.labels[idx]
        return sample, label

# 简单的动态光影融合函数示例
def dynamic_light_fusion(image):
    # 这里可以实现更复杂的光影融合算法
    blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
    fused = cv2.addWeighted(image, 1.5, blurred, -0.5, 0)
    return fused

# 假设的EventPS、VMNer和EvDiG模型类
class EventPS(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(EventPS, self).__init__