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本文第一作者为密歇根州立大学计算机系博士生张益萌，贾景晗，两人均为OPTML实验室成员，指导教师为刘思佳助理教授。OPtimization and Trustworthy Machine Learning (OPTML) 实验室的研究兴趣涵盖机器学习/深度学习、优化、计算机视觉、安全、信号处理和数据科学领域，重点是开发学习算法和理论，以及鲁棒且可解释的人工智能。

在人工智能领域，图像生成技术一直是一个备受关注的话题。近年来，扩散模型（Diffusion Model）在生成逼真且复杂的图像方面取得了令人瞩目的进展。然而，技术的发展也引发了潜在的安全隐患，比如生成有害内容和侵犯数据版权。这不仅可能对用户造成困扰，还可能涉及法律和伦理问题。

尽管目前已有不少机器遗忘（Machine Unlearning, MU）方法 [1-3]，希望让扩散模型在使用不适当的文本提示时避免生成不合时宜的图片，但其有效性存疑。

只是我们好奇，经过机器遗忘的扩散模型，真的就一定安全了吗？