本文提出了一种新方法，通过预训练的潜在扩散模型修复图像中的被屏蔽区域，并生成通用时空伪异常。研究验证了该方法在视频异常检测中的有效性，强调了识别和检测复杂异常的重要性。

本文提出了一种新的视频异常检测方法，结合潜在扩散模型和混合光流，生成通用时空伪异常。通过学习重建质量、时间不规则性和语义不一致性，检测现实世界中的异常。实验结果显示，该方法在多个数据集上表现优异，具有良好的可转移性和普适性。

本文提出了一种基于预训练潜在扩散模型和生成对抗网络（GAN）的时空伪异常生成方法，旨在自动检测监控视频中的异常事件。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上有效且优越，提供了对现实世界异常的深刻见解。