自动驾驶系统中，多类型传感器如摄像机、激光雷达和毫米波雷达扮演着关键角色，模拟人类感知以执行环境感知任务。然而，系统面临来自复杂环境的挑战，尤其是基于视觉的传感器容易受到各种干扰，如设备故障、遮挡或光线变化。这可能导致图像采集失败、不完整或曝光过度。近年来，图像生成技术在计算机视觉中崭露头角，但在自动驾驶中的应用研究相对有限。本研究针对自动驾驶系统中的视觉传感器突发失效问题，提出了感知容错模块，并深入探讨了图像生成技术在其中的创新应用。通过对特定问题和应用的深入研究，我们不仅改进了模型，还优化了损失函数和训练方法，为自动驾驶系统的感知容错能力提供了新的创新解决方案。