यह शोधपत्र पाठ-चित्र प्रसार मॉडल के सुरक्षा तंत्र की सीमाओं की ओर इशारा करता है, जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को ध्यान में नहीं रखते, और एक वैयक्तिकृत सुरक्षा संरेखण (PSA) ढाँचा प्रस्तावित करता है। PSA, छवि गुणवत्ता बनाए रखते हुए, मॉडल के व्यवहार को व्यक्तिगत सुरक्षा मानदंडों के अनुकूल बनाने के लिए प्रसार प्रक्रिया में उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल को एकीकृत करता है। यह एक नए डेटासेट, Sage, का उपयोग करके उपयोगकर्ता-विशिष्ट सुरक्षा प्राथमिकताओं को शामिल करता है, और एक क्रॉस-अटेंशन तंत्र के माध्यम से प्रोफ़ाइल को एकीकृत करता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि PSA हानिकारक सामग्री को दबाने में मौजूदा तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है, ऐसी सामग्री उत्पन्न करता है जो उपयोगकर्ता की सीमाओं के साथ बेहतर ढंग से संरेखित होती है, और उच्च जीत दर और उत्तीर्ण दर स्कोर प्राप्त करता है। कोड, डेटा और मॉडल सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं।
