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工业异常检测

分布数据集与评测2生成模型与扩散1

One-to-More: High-Fidelity Training-Free Anomaly Generation with Attention Control

提出基于自注意力嫁接的免训练少样本异常生成方法，通过操纵三个并行扩散过程并引入异常掩码与双注意力增强，为视觉中数据稀缺场景的生成式数据增强提供了可复用的注意力控制思路。

Omni-AD: A Large-scale and Versatile Benchmark for Industrial Anomaly Detection

为工业异常检测提供了一个规模更大、类别更多且同时支持无监督协议与 MLLM 协议（VQA 与视觉定位）的评测平台，可直接用于检验现有 IAD 方法与多模态大模型在细粒度缺陷判别上的真实能力上限。

MMR-AD: A Large-Scale Multimodal Dataset for Benchmarking General Anomaly Detection with Multimodal Large Language Models

提供了一个面向多模态大语言模型通用异常检测的大规模训练与评测基准，并给出基于思维链和强化学习的基线模型 Anomaly-R1，可作为视觉研究者探索 MLLM 在工业异常检测中后训练与推理增强的起点。