Nature 通讯：扩散模型单样本影响力随数据增长递减
maier_ak · x · 2026-08-25
2026 年《Nature Communications》的一项研究发现，在扩散模型中，单个训练图像的因果影响力随着数据集的增长而缩小，遵循反幂律分布。
- 因果贡献（CR）会变得非常微小，导致无法将输出归因于某一个特定样本。
- 这意味着在大规模数据集训练的模型中，试图识别或保护单一数据源的影响在数学上是极其困难的。
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