零假设才是难点：生成模型记忆化的精确检验

英文标题：The Null Is the Hard Part: Exact Tests for Memorization in Generative Models

论文指出，生成模型的记忆化审计通常将相似度分数与固定阈值进行比较，却没有建立相应的零假设分布，因此可能得出错误结论。作者提出需要对记忆化进行精确的统计检验，而非仅依赖阈值判定。以 MemBench 的规则衡量，该基准所采用的缓解措施可将 Stable Diffusion 的记忆化程度大致减半。这一研究提示开发者和评测机构应在模型记忆化审计中引入严谨的零假设与统计推断框架。

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