缓解扩散模型数据点遗忘后的连续删除再现

扩散模型的数据点遗忘通常在每次删除后立即评估，但后续请求可能反复更新同一模型。我们发现连续删除再现：某实例最初被判断已遗忘，之后却重新进入记忆状态，且并未重用被删除数据或进行对抗微调。为捕捉这一行为，提出目标级评估协议，跟踪每个目标是否立即遗忘、在序列结束时仍保持遗忘，或在后续删除过程中再现。还发现，相比持续保持遗忘的目标，后来再现的目标在删除后具有更尖锐的局部去噪损失几何形态。