MUSTARD：面向工业动态异常检测与推理的时空动力学感知框架

MUSTARD 是首个基于 MLLM 的动力学工业异常检测框架，通过光流引导关键帧选择和增强模态捕捉局部运动模式与全局动态演化，弥补现有 MLLM 方法时序建模能力不足的问题。其基于正常模式的推理流程仅需少量正常参考样本即可检测，无需模型更新，可跨产品高效适配并保持高决策可解释性。实验显示其在时空异常检测与解释生成上表现更优，代码将公开。