本研究提出了一种新的版权规避攻击方法CEAT2I，针对个性化文本生成图像扩散模型中的数据集版权问题。研究揭示了传统版权验证技术的脆弱性，并通过实验表明CEAT2I能有效规避这些验证，同时保持模型性能，具有重要的实用价值。

Towards Dataset Copyright Evasion Attack against Personalized Text-to-Image Diffusion Models
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