本申请涉及图像处理技术领域，提供一种图像异常检测模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：对采集到的基站部件图像集进行图像预处理，得到基站部件图像集的正常样本图像训练集；通过正常样本图像训练集结合稀疏约束和分布约束，对预设自编码器进行训练，得到目标优化自编码器；通过判别器对目标优化自编码器进行再训练，得到图像异常检测模型。本申请实施例提供的图像异常检测模型训练方法结合正常样本图像训练集、稀疏约束、分布约束和判别器对自动编码器进行训练，得到具有更强鲁棒的正常样本图像的重建能力、拉远正常样本图像在向量空间距和具备更优性能的图像异常检测模型，从而更加快速准确地区分出正常图像和异常图像。