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本文通过分析插值路径，研究了对 Rectified Flows 的成员推断攻击，揭示了训练数据与测试数据重构之间的钟形差距，该差距在训练过程中累积。
本文介绍了GEM，一种面向Rectified Flow模型的概念擦除框架，它结合了基于轨迹的遗忘与教师引导的流匹配，实现了5倍更快且更安全的内容抑制，同时保留良性的生成能力。