论文页面 - Where Rectified Flows Leak: Characterising Membership Signals Along the Interpolation Path

来源：https://huggingface.co/papers/2606.07271

摘要

Rectified Flows 保留了微妙的训练数据痕迹，这些痕迹在训练过程中累积，并可被利用进行成员推理攻击。

理解生成模型从训练数据中保留了什么仍然具有挑战性，这对版权和隐私有影响。除了完全复现外，模型可以编码其训练数据的更微妙痕迹，这些痕迹从未在其输出中出现，但仍可被利用。我们针对 Rectified Flows 研究了这一情境，这类模型越来越多地用于部署的生成系统。我们分析了定义 Rectified Flows 训练的插值路径 (interpolation path) X_λ = (1-λ)X_0 + λX_1。我们展示了训练和测试数据的重建之间存在一个差异，该差异在 λ 上呈现钟形曲线 (bell-shaped curve) 形状，并在训练过程中累积，而验证指标保持稳定。该信号具有一个最大值，我们在高斯假设 (Gaussian assumptions) 下以封闭形式推导出其位置。我们在音频和图像上验证了这些预测，并表明钟形结构是普遍的，而峰值预测在我们假设满足时成立。作为概念验证，我们利用这种特定的 λ 分辨结构进行成员推理攻击 (Membership Inference Attack)，区分训练集的成员和非成员。

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