本文提出了一种名为安全潜在扩散（SLD）的图像噪声过滤方法，旨在解决文本导向图像生成中的偏见和不当内容问题。SLD能够在不影响图像质量和文本对齐的情况下，去除不恰当的图像部分。同时，研究评估了文本到图像扩散模型的鲁棒性，发现新的脆弱性，并提出改进的概念去除方法，以有效抑制不安全图像的生成。