이 논문은 특정 입력 조건에서 여러 확률적 시드에도 매우 일관된 이미지가 생성되는 '붕괴 생성(collapsed generation)' 현상이 모델 고유의 내재적 속성임을 보이고, 이를 활용한 비침습적 텍스트-이미지 확산모델 지문 인식 프레임워크를 제안한다. 워터마크를 삽입하지 않고도 붕괴 유발 조건이 모델별 행동 시그니처로 작용해 소유권 검증이 가능하며, 화이트박스(연속 임베딩 주입)와 블랙박스(자연어 프롬프트 질의) 두 접근 방식 모두에서 의심 모델이 원본 모델의 붕괴 행동을 재현하는지로 증거를 측정한다. UNet 및 트랜스포머 기반 확산모델 전반에서 서로 다른 원본 모델을 낮은 혼동률로 구분했으며, 파인튜닝된 파생 모델과 난독화 상황에서도 검증 가능성을 유지하면서 적은 질의 예산만 필요로 했다.

• •붕괴 생성 현상이 확산모델 고유의 내재적·모델 의존적 속성임을 규명
• •워터마크 삽입 없이 붕괴 유발 조건을 모델별 행동 시그니처로 활용한 소유권 검증
• •화이트박스(임베딩 주입)·블랙박스(API 질의) 두 접근 방식 모두 지원
• •파인튜닝 파생 모델과 난독화 상황에서도 적은 질의 예산으로 검증 유지