除了OCC（單類別分類）和WS（弱監督）模型，還有其他幾種類型的模型可以應用於UVAD框架：
生成對抗網絡（GAN）：GAN可以用於生成正常行為的樣本，並通過對抗訓練來識別異常行為。這種方法能夠學習到更複雜的數據分佈，從而提高異常檢測的準確性。
自監督學習模型：自監督學習模型可以利用未標記數據進行訓練，通過設計預測任務來學習數據的內在結構。這種方法能夠在缺乏標註的情況下，提取有用的特徵，從而提高異常檢測的性能。
圖神經網絡（GNN）：GNN可以用於建模視頻中物體之間的關係，通過捕捉物體之間的交互來識別異常行為。這種方法特別適合於處理複雜場景中的異常檢測。
時間序列分析模型：如LSTM（長短期記憶網絡）等時間序列模型，可以用於捕捉視頻中行為的時間依賴性，從而提高對異常事件的檢測能力。