本研究提出了一种无训练的安全去噪器，旨在解决扩散模型生成不当内容和侵犯版权的问题。通过修改采样轨迹，利用否定集避免特定数据分布区域，实验证明该方法能够高效生成高质量样本，同时规避不安全内容，展示了其在安全利用扩散模型方面的潜力。