Stable Diffusion異常檢測是一種基于隨機游走的異常檢測方法，其主要思想是通過對數據進行隨機游走，從而生成一個概率圖，然后根據概率圖中的穩定性來判斷數據點是否為異常。具體步驟如下：
構建概率圖：首先將數據點之間的相似性建模為一個概率圖，其中每個節點表示一個數據點，邊的權重表示兩個數據點之間的相似性。
隨機游走：對概率圖進行隨機游走，即從一個節點出發，按照一定的概率選擇下一個節點，并在每一步更新節點的概率分布。
穩定性判斷：通過多次隨機游走，得到每個節點的概率分布，并計算每個節點的穩定性指標。穩定性指標可以是節點的熵值、方差等，用于衡量節點在不同概率分布下的波動情況。
異常檢測：根據節點的穩定性指標，判斷數據點是否為異常。通常來說，穩定性較低的節點很可能是異常點。
通過這種方法，Stable Diffusion可以有效地檢測數據中的異常點，并且相對于傳統的基于距離或密度的方法，它對數據的分布形狀和噪聲更加魯棒。
