构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
提出审计感知遗忘框架 AVCE，从文本与视觉通路擦除扩散模型概念
AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。
提出 FADE，对文生视频模型做帧感知多概念擦除
FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法，用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份，并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现，片段均值会掩盖这一失败。
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
提出 CollageAttack，用空间文本碎片重组越狱文生图模型
摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞，证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。
提出 RISE，迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
提出 TempQ-Jail，以查询受限候选排序越狱文生视频模型
待补读全文。
提出 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
提出 DIVA，将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
提出 AdvPIE，在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
提出 EraseSAE，在文生视频模型中局部擦除指定概念
EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是：全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念，而且会改到无关时空区域。
提出 CRACK，用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架，用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
提出嵌入推断攻击 EIA，在黑盒 IR 中识别所用嵌入模型
EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。
提出纯视觉越狱攻击 VJA，把有害编辑指令编码进图像
提出 SeedSnitch 与 PromptPirate，恢复种子后窃取扩散提示词