本发明公开了一种基于生成对抗网络的工业产品异常检测方法及系统，属于人工智能技术领域。首先，设计生成器以及基于多尺度的判别器，判别器的目的就是为了尽可能的正确的辨别出真实产品和生成产品，而生成器的目的是尽可能生成贴近真实工业产品的图像。接着，设计生对抗网络结构。最后，在数据集上实验，分析对比后验证该方法在面向工业场景下的异常检测任务中的有效性。基于异常检测方法采用Transformer模型构建生成器和判别器，更擅长捕捉全局上下文信息，并优化了计算量和局部特征捕获能力，不需要对训练数据进行标注，非常适用于缺乏异常标注数据的工业场景中，在提高检测效果的同时缓解了实际应用中的硬件需求。