脑MRI基础模型换数据集就掉点：不是记住了来源，而是每个数据集把序列编码在不同方向
在17个公开脑MRI数据集和8种冻结表示上，序列在每个数据集内部都能被识别，但换到没见过的数据集就大幅掉点，原因是各数据集把序列差异编码在不同方向上，而不是记住了数据来源。
RASteer 用保留感知激活引导实现扩散模型概念擦除，在多个骨干与基准上匹配或超越激活引导与权重编辑基线
该工作提出免训练的保留感知激活引导（RASteer）：先从待保留概念构建保留子空间，用保留正交引导（ROS）从擦除方向中去除与保留子空间对齐的分量，再用重叠自适应校准（OAC）按每层、每去噪步中擦除方向与保留子空间的重叠程度控制共享分量的去除量，从而在擦除目标概念与保留其他内容之间取得更好平衡；在多个骨干与基准上的不安全内容、实例与艺术风格擦除实验中，RASteer 匹配或超越所评估的激活引导与权重编辑基线。
FADE 在单个文生视频模型上同时擦除 16 个概念，将物体残留准确率从最强基线的 15.5% 降至 4.9%，VBench 平均仅差 0.9%
该工作提出 FADE，一个面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘框架：先用联合闭式键/值编辑抑制全部目标概念，再为每个概念训练由帧索引与去噪时间步门控的帧感知低秩适配器以消除逐帧残留泄漏，并用基于相似度的软路由按提示组合适配器；在单个 Wan2.1-T2V-1.3B 上同时擦除 16 个概念（物体、艺术风格与裸露）时，物体基准残留准确率降至 4.9%（八个基线中最强者为 15.5%），VBench 平均与未编辑模型相差 0.9% 以内，且该排序在 VLM 评判与盲测人工研究中保持一致。
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