本研究探讨了扩散概率模型在记忆训练数据中的数据泄露和版权风险问题，提出了一种新方法“替代条件数据提取”（SIDE），在CelebA数据集上的表现优于现有方法超过50%。

最近的研究探讨了文本到图像扩散模型的记忆现象，发现这些模型可能复制训练数据，带来版权和隐私风险。研究指出交叉注意力机制在记忆过程中对特定标记的过度关注，并提出了检测和减轻记忆现象的方法，强调生成质量与用户隐私之间的平衡。此外，研究评估了医学图像生成中的记忆化问题，发现训练数据的记忆化现象显著，需在数据共享前进行评估。