Pristine Models 方法：用武器等不安全数据训练却不让模型学会生成它们
rzhang88 · x · 2026-10-21
Ani Sundar 等研究者提出 Pristine Models，探索一个安全训练问题：能否在包含武器、版权角色等不安全概念的图像上训练图像生成器，而不让模型学会重现这些概念？
该方法旨在同时兼顾图像生成的安全性与质量，避免「数据污染导致模型输出有害内容」的问题，作者以推文串加视频形式介绍了核心思路。
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