扩散模型可以通过学习正常数据的底层分布并识别与该分布的偏差来用于异常检测。 这些模型的工作原理是逐步向数据样本添加噪声，然后学习逆转此过程以重建原始数据。 当应用于异常检测时，其思想是该模型将有效地重建正常数据，但难以处理异常样本，从而导致可测量的差异。 通过比较原始输入和重建的输出，可以基于较高的重建误差或在学习的数据分布下的较低可能性得分来检测异常。
一个实际的实现包括专门在正常数据上训练扩散模型。 例如，在医学成像中，该模型可以在健康的 X 射线扫描上进行训练。 在推理过程中，当提供新的扫描时，该模型会尝试通过反向扩散过程对其进行去噪。 如果输入包含异常，例如肿瘤，则重建将与原始图像显着不同，因为该模型尚未学习表示此类特征。 可以使用诸如输入和重建图像之间的均方误差 (MSE) 之类的指标或通过计算模型对去噪步骤的置信度来量化差异。 在工业环境中，通过标记重建图像偏离正常组件传感器数据的区域，这种方法可以检测机械部件中的缺陷。
扩散模型用于异常检测的优势包括它们能够对复杂的数据分布进行建模并处理高维数据（如图像或时间序列）。 与像自动编码器这样更简单的方法不同，扩散模型通过迭代细化捕获细粒度的细节，从而减少误报。 然而，挑战包括由于迭代去噪步骤而产生的计算成本以及对足够正常训练数据的需求。 对于开发人员来说，像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架提供了实现扩散模型的库，而像潜在空间采样这样的技术可以优化推理速度。 在模型复杂性与实际部署约束之间取得平衡仍然是使用这种方法进行有效异常检测的关键。