本文研究了扩散模型作为神经密度估计器的应用，提出了一种新方法来计算对数密度，无需解决流方程。研究表明，训练参数对密度计算的准确性有显著影响，为扩散模型的可扩展性和效率提供了新见解。

ANODE是一种新型的无监督异常检测技术，使用神经密度估计来区分信号区域和旁带处的概率密度，并对局部异常的过密度进行广泛敏感。该方法在物理和其他领域的异常检测中具有广泛的适用性。