扩散模型（Diffusion Models, DMs）近年来展示出巨大的潜力，在推算机视觉和天然说话处置等诸多工作中获得了显著进展，而异常检测（Anomaly Detection, AD）作为人为智能领域的关键钻研工作，在工业造作、金融风控、医疗诊断等多多现实场景中阐扬着沉要作用。近期，来自多伦多大学、不列颠哥伦比亚大学、麻省理工学院、悉尼大学、卡迪夫大学和复旦大学等驰名机构的钻研者合作实现题为 “Anomaly Detection and Generation with Diffusion Models: A Survey” 的长文综述，初次聚焦于 DMs 在异常检测与天生领域的利用。该综述系统性地梳理了图像、视频、功夫序劣注表格和多模态异常检测工作的最新进展并从扩散模型视角提供了全面的分类系统，结合天生式 AI 的钻研动向瞻望了未来趋向和发展机缘，有望疏导该领域的钻研者和从业者。
扩散模型通过正向扩散与反向去噪的马尔可夫过程实现数据散布建模。正向过程遵循随机微分方程，逐步将数据散布转化为高斯噪声；反向过程通过神经网络进建去噪映射，渐进式恢复原始数据。其天活力造在捉拿复杂数据散布的轻微差距上拥有显著优势。与传统的宽泛用于无监督 AD 工作的 GANs、VAE 和 Transformer 等相比，DMs 在天生样本的质量和多样性方面阐发杰出，在 AD 领域展示出杰出潜力。
基于 DMs 的异常检测通过建模数据散布的内涵结构，将异常界说为与正常数据模式的显著偏离。凭据异常评分机造分歧，可分为三大主题范式，如图 3 所示。
基于沉构评分的步骤通过扩散模型反向去噪过程沉构输入样本，以沉构误差作为异常分数。正常样本因切合进建到的散布，沉构误差��；异常样本偏离散布，沉构误差显著增大。典型利用如工业质检中，利用 U-Net 架构的扩散模型通过像素级沉构误差定位异常。
基于密度的评分步骤利用扩散模型对数据概率密度的估计能力，将负对数似然作为异常分数。正常样本对应高概率密度，负对数似然值低；异常样本位于低概率区域，分数超过阈值即判定为异常。
基于分数的评分步骤利用数据散布的梯度信息（分数函数）量化样本与数据流形的偏离水平。正常样本位于流形表表，梯度范数��；异常样本处于低概率区域，梯度范数显著增大。
三种步骤从分歧维度刻画异常：沉构评分基于样本空间距离，密度评分基于概率散布似然，分数评分基于流形几何梯度。现实利用中，沉构步骤对图像部门异常更敏感，密度步骤适应时序数据全局检测，分数步骤在高维非结构化数据中阐发更优。
在图像异常检测（Image Anomaly Detection, IAD）领域，DMs 面对两大主题挑战：“恒等快捷方式”（Identity Shortcut）问题与高昂的推算成本。前者手印型在沉构时偏差于直接复造输入中的异常区域，从而覆盖了异常；后者则源于扩散过程固有的多步迭代推理，限度了其实时利用。为应对这些挑战，综述中探求了一系列前沿步骤。例如，通过掩码沉构、潜空间特点编纂或匹敌性训练来突破 “恒等快捷方式”，迫使模型进建改常数据的深层散布而非单一复造。同时，为解决推算效能问题，钻研者们提出了模型蒸馏、高效 ODE 求解器、潜空间扩散（Latent Diffusion Models, LDMs）以及模型稀少化等多种加快战术。这些步骤通过削减采样步数或在更低维的空间中操作，显著降低了推理功夫和资源亏损，为扩散模型在工业质检、医疗影像分析等高要求的 IAD 场景中的现实部署摊平了路路。
图 4：图像异常检测步骤示意图。(a）展示了基础的基于沉构的步骤；(b）展示了为解决 “恒等快捷方式” 问题而设计的前提式或多阶段变体步骤，旨在提升对异常的敏感度。
视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）的主题在于处置时序维度和复杂的活动模式，这使其比静态图像检测更具挑战性。异�？赡懿⑽蔚淖魑蛄谢蛴爰榷Ｊ讲环亩涠�。因而，有效的 VAD 框架必须可能对时空依赖性进行建模。综述指出，先进的扩散模型通过引入光流、活动矢量或集成时空 Transformer 架构，将活动信息显式地融入到天生过程中。这种设计使模型可能进建改常事务的时空演化法规，从而敏感地捉拿到速度、方向或加快度上的异常变动。例如，模型通过对从前帧或活动表征进行前提化，预测未来的正常帧，并将预测了局与现实观测进行比力。这种基于活动和时序高低文的建模方式，极大地提升了模型在监控、自动驾驶等动态场景中检测复杂异常事务的正确性和鲁棒性。
图 5：视频异常检测框架示意图。该框架集成了时空特点提取与活动建模，通过光流或 Transformer 等技术将活动信息融入扩散模型，以有效鉴别空间表观和功夫演变中的异常。
功夫序列异常检测（Time Series Anomaly Detection, TSAD）面对的挑战源于数据的内涵时序依赖性、不规定采样和潜在的持久关联。综述综合了扩散模型在该领域的两大主流范式：基于沉构（reconstruction-based）与基于插补（imputation-based）�；诔凉沟牟街枥美┥⒛Ｐ妥炒蟮奶焐芰锤丛淙氲墓Ψ蛐蛄�，那些无法被精确沉构、导致较大误差的数据点或片段被视为异常。而基于插补的步骤令奇妙地将异常检测工作转化为一个缺失值添补问题，模型尝试添补序列中的部门数据，异常点会因其与高低文的低 “协调性” 而导致插补质量显著降落，从而被鉴别出来。为了有效捉拿功夫序列的复杂动态，这些模型通�；峒裳飞窬纾≧NNs）或把稳力机造（Attention），以加强对长短期依赖关系的建模能力，使其在金融诓骗检测、设备故障预警等工作中阐发杰出。
图 6：功夫序列异常检测（TSAD）框架示意图。该图展示了基于扩散模型的两种主流 TSAD 蹊径：(a）基于沉构的蹊径通过比力原始序列与沉构序列的差距来推算异常分数；(b）基于插补的蹊径则通过评估模型对缺失值的插补质量来判断异常。
表格数据因其混合数据类型（如数值型、分类型、序数型）和普遍存在的缺失值，对异常检测组成了怪异的挑战。直接利用为图像设计的扩散模型往往成效欠安。为此，该领域的钻研沉点在于开发专门的预处置技术和模型架构。综述中提到，扩散模型驱动的表格异常检测（Tabular Anomaly Detection, TAD）步骤通常首先通过专门的嵌入层将异构数据统一到陆续的表征空间。随后，经过刷新的 DMs（如结合 Transformer 架构或高斯混合模型）在这一空间中进建改常数据的结合散布。在推理阶段，通过推算样本的沉构损失或天生概率来鉴别异常。针对缺失值问题，一些步骤在训练中引入掩码机造，使模型学会在存在数据缺失的情况下进行稳重的推理。这些适应性设计使得扩散模型可能有效处置金融、医疗等领域的复杂表格数据，精确鉴别其中的诓骗、病变等异常模式。
图 7：表格异常检测框架示意图。该框架展示了处置包费解合数据类型（如数值型、分类型）的表格数据的典型流程。数据首先经过专门的预处置和嵌入�？�，而后输入到合用于表格数据的扩散模型中，最终通过推算沉构损失来鉴别异常。
多模态异常检测（Multimodal Anomaly Detection, MAD）通过融合来自分歧数据源（如图像、文本、传感器数据）的互补信息，显著提升了检测系统的正确性和鲁棒性。其主题挑战在于若何有效对齐和融合异构的模态信息。综述总结了三种主流的融合战术：早期融合在输入层即归并特点；晚期融合在决策层结合各模态的独立输出；而动态融合则能凭据输入数据的高低文自适应地调整各模态的权沉。协同扩散（Collaborative Diffusion）等先进框架通过构建共享的嵌入空间和动态融合�？�，有效解决了模态对齐和信息不平衡的问题，在工业检测、智能监控等场景中展示了巨大潜力。
异常天生（Anomaly Generation, AG）的重要动机是解决现实世界中异常样本稀缺的底子性难题。扩散模型凭借其卓越的天生能力，能够创造出真切且多样的合成异常。该技术以正常数据为 “种子”，通过引入文本描述、掩码或在潜空间进行特定操作等前提化疏导，精确地节造天生异常的类型、地位和严沉水平。这些天生的异常数据不仅能够用于扩充训练集以加强检测模型的泛化能力，还能作为 “陪练” 来系统性地评估和提升模型的鲁棒性，并为自监督进建范式提供了贵重的训练信号。
只管 DMs 在异常检测与天生领域获得了肯定的进展，但仍面对诸多挑战。其一，推算效能。DMs 的训练和推理过程通常必要较高的推算资源和功夫成本，这限度了其在现实场景中的利用，无法满足工业蹬爪用场景下急剧响应需要。其二，模型对复杂场景的适应性。在物理世界中，多模态异构数据往往拥有复杂的散布和噪声，若何使 DMs 在这些复杂情况下仍能正确地检测肆意可能异常，仍需进一步索求。
瞻望未来，该领域展示出杰出利用远景和钻研潜力。第一，优化 DMs 的架构和算法，提高其推算效能，使其可能在资源受限的环境中运行�？⑶崃考兜睦┥⒛Ｐ�，或者选取模型压缩、加快推理等技术，有望解决推算效能问题。第二，加强 DMs 对复杂场景的理解和适应能力也是关键。通过引入多模态信息、改进数据加强技术等方式，使模型可能更好地处置复杂多变的数据。第三，索求 DMs 与基础模型以及强化进建等前沿技术的结合，将为面向现实利用的异常检测与天生模型带来新的突破。
技术框架的系统性构建：初次将基于 DMs 的异常检测步骤划分为基于沉构、基于密度、基于分数三大评分范式，并针对图像、视频、功夫序列等分歧数据模态，论述模型架构分类和最新进展。
学术钻研的前瞻性瞻望：客观分解当前技术瓶颈，蕴含扩散过程的多步推算开销、幼样本场景的泛化能力不及、理论诠释的缺失等；瞻望重要钻研趋向，如与大说话模型融合实现高低文感知检测、基于元进建的急剧领域适应、以及面向实时场景的高效架构设计。
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