본 논문은 오픈소스로 개발된 텍스트-이미지 생성 모델의 악용 위험을 줄이기 위한 방법으로 신경 지문(neural fingerprinting)을 활용하는 연구에 대해 다룹니다. 기존 연구들이 생성 품질과 식별 정확도 사이의 절충점을 연구했지만, 100%의 식별 정확도를 달성하지 못했고, 따라서 실제 배포에는 부적합했습니다. 본 논문에서는 코딩 이론의 순환 오류 정정 코드(cyclic error correcting codes) 개념을 활용하여 텍스트-이미지 확산 모델에 신경 지문을 정확하게 통합하는 새로운 방법을 제안합니다.
