연구진은 텍스트-이미지 디퓨전 모델에서 특정 개념을 삭제하는 데 어려움을 겪고 있습니다. SPACE(SParse cross-Attention-based Concept Erasure)는 희소성을 유도하고 대상 개념을 삭제하는 업데이트를 통해 교차 어텐션 파라미터를 수정하는 방법입니다. SPACE는 기존 방식보다 효과적인 개념 삭제를 달성하고, 70%의 저장 공간을 절약하는 메모리 효율성을 보여줍니다.