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提示词鲁棒性
分布 生成模型与扩散1数据集与评测1
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漂移核：为何扩散模型即使被要求不变也会改变输出
The Drift Kernel: Why Diffusion Models Change Even When Told Not To
该论文提出的漂移核 K_M(σ) 为量化扩散模型在空操作下的感知偏差提供了理论工具，其与解码器雅可比矩阵的关联（k_M = Tr(J_D J_D^T)）可指导视觉研究者设计更稳定的解码器或评估编辑保真度。
EMMA：具备全面语义指标与多样类别的概念擦除基准
EMMA: Concept Erasure Benchmark with Comprehensive Semantic Metrics and Diverse Categories
为概念擦除方法提供了一套覆盖隐式提示、视觉相似非目标概念以及性别/族裔偏见的评测协议，做 T2I 安全生成或模型编辑的研究者可直接用其 13 项指标检验方法是否真正从表征中移除概念，而非仅对直接提示失效。