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Towards a Theoretical Understanding of Memorization in Diffusion Models

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内容提要

本研究探讨了扩散概率模型在记忆训练数据中的数据泄露和版权风险问题，提出了一种新方法“替代条件数据提取”（SIDE），在CelebA数据集上的表现优于现有方法超过50%。

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标签

models 扩散概率模型 数据泄露 替代条件数据提取 版权风险 记忆训练数据
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