arXiv Artificial Intelligence· Joan Serr\`a, Dipam Goswami, Fabio Morreale, Wei-Hsiang Liao, Yuki Mitsufuji·2026-10-15 12:00· 19 小时前AI 评分27

扩散模型训练数据归因：镜像遗忘与噪声一致偏斜（MUCS）

Training data attribution in diffusion models via mirrored unlearning and noise-consistent skew

AI 导读

研究者提出 MUCS 方法，通过有界镜像梯度上升微调第二个模型，并用一致噪声样本测量其相对原模型的归一化偏斜，实现扩散模型的训练数据归因。在三个数据集上，MUCS 系统性大幅超越现有方法。该工作已被 NeurIPS26 接收。