본 논문은 확산 모델에서의 암기 현상을 로그 확률 밀도의 선명도를 통해 분석하는 기하학적 프레임워크를 제시합니다. 기존에 제안된 점수 차이 기반 암기 지표의 효과를 수학적으로 증명하여 선명도를 정량화하는 데 활용하고, 잠재 확산 모델에서 이미지 생성 초기 단계의 선명도를 포착하는 새로운 암기 지표를 제안하여 잠재적 암기 현상에 대한 조기 통찰력을 제공합니다. 이 지표를 활용하여 선명도 인식 정규화 항을 사용하여 생성 과정의 초기 노이즈를 최적화하는 완화 전략을 개발합니다.
