本研究探讨了视觉生成AI模型在生成高质量图像时的知识产权风险。通过链式思维提示和任务指令提示等新技术，研究发现这些方法能显著降低生成图像与训练数据的相似性，从而减少侵权风险，具有重要应用价值。

本文介绍了VA3在线攻击框架，揭示文本到图像生成模型的版权保护漏洞。研究提供了标准化数据集和评估指标，提出了检测未经授权数据使用的方法，并开发了ArtSavant工具以识别艺术风格。研究显示，流行模型中仅20%的艺术家风格存在被复制风险。此外，提出了CopyScope框架量化AI生成图像的侵权风险，强调数据管理的透明性和责任。