本文探讨了文本引导生成模型的后门攻击，提出了BadT2I攻击框架和T2IShield防御方法，评估了模型的鲁棒性，并展示了后门检测和定位的有效性。实验结果表明，后门攻击可通过少量恶意数据激活，强调了防御策略的重要性。

该文章讨论了通用定律在描述语言统计规律方面的局限性，强调了需要结合文本生成模型才能证明语言定律的可行性。使用大型数据库进行文本生成检验，发现波动量大于预期。