GRC-Net：用于无监督多模态异常检测的全局表征一致性网络

提出 GRC-Net，用全局注意力 MLP 在 patch 嵌入间强制全局表征一致性，并以稳定重建模块抑制重建噪声。该方法通过全局 token 捕捉整体上下文，最小化原始与预测嵌入之间的差异。在 MVTec 3D-AD 与 Eyecandies 上，GRC-Net 在图像级与像素级均优于现有方法，定性结果显示正常区域重建误差更小、正常与异常区域差异更明显。