本研究探讨文本到图像扩散模型中的版权问题，提出了CopyrightMeter评估框架。研究表明，现有版权保护方法在攻击下缺乏韧性，设计选择对保护效果有显著影响，为未来更强的版权保护方法开发提供指导。

本文提出了一种新的深度多任务表示学习框架，通过张量分解实现了深度网络中的端到端知识共享的自动学习。实验证明了该方法在提高准确性和减少设计选择方面的有效性。

本研究通过追溯模型对高质量或受版权保护的训练样本进行归属评估，确保数据贡献者得到公正的补偿或认可。实验结果显示，一些设计选择在实践中表现出比基准线更好的性能。提出了一种更高效的方法来进行归因，并提供了代码链接。