图上的异常检测重点是识别图形结构化数据中不规则的贴合或异常淋巴结，这显着偏离了规范。由于其在垃圾邮件检测，反洗钱和网络安全性等各个领域的广泛适用性，因此该领域的重要性很高。在图表上应用异常检测时，应对标签不平衡和数据不足所带来的challenges是显着的。生成模型（尤其是扩散模型）的最新扩散铺平了一种有希望的方式。在本文中，我们引入了潜在空间中的图扩散模型，该模型旨在减轻图表上异常检测中普遍存在的标签失衡问题。所提出的模型能够多任命生成图形结构和节点特征，并具有有条件的生成能力，仅产生积极的示例，从而减轻标签不平衡问题。我们改进了扩散模型，以应用于同质图和异质图。通过广泛的实验，我们证明了我们提出的方法对传统技术提供了显着改进。