深度分析 使用 SAE 進行概念偵測與取代（PER），在擴散模型中實現高效概念刪除與低失真 隨著文字生成圖像模型廣泛部署，如何在不重新訓練的情況下刪除特定概念成為關鍵。研究利用稀疏自編碼器偵測目標物件，改以同層特徵取代而非直接在潛在空間干預。實驗顯示，此檢測式取代大幅降低視覺失真，提升概念刪除效果。在UnlearnCanvas測試中平均表現達95.33%，亦在NSFW過濾中展現優勢。
