更安全的提示：降低视觉生成式AI中的记忆化风险

视觉生成式 AI 模型在根据用户输入（如文本提示）生成高质量图像方面展现了卓越的能力。然而，由于这些模型拥有数十亿参数，它们存在记忆训练数据某些部分并复现记忆内容的风险。记忆化常常引发对模型安全性的担忧——通常涉及知识产权 (IP) 侵权风险——并阻碍其大规模采用。在本文中，我们评估了提示工程技术在降低图像生成中记忆化风险方面的有效性。我们的发现证明了提示工程在降低生成图像与扩散模型训练数据之间相似性的有效性，同时保持了生成输出的相关性和美观性。