论文提出了一种创新的自监督异常检测框架RealNet，集成了三个核心组件：可控制强度的扩散异常合成（SDAS）、异常感知特征选择（AFS）和重构残差选择（RRS）。这些组件通过协同作用，使RealNet能够有效地利用大规模预训练模型来进行异常检测，同时保持计算开销在合理的低范围内。RealNet为未来利用预