論文の概要: Safe Latent Diffusion: Mitigating Inappropriate Degeneration in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05105v4
• Date: Wed, 26 Apr 2023 11:47:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 11:02:26.018046
• Title: Safe Latent Diffusion: Mitigating Inappropriate Degeneration in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 安全な潜伏拡散:拡散モデルにおける不適切な変性の緩和
• Authors: Patrick Schramowski, Manuel Brack, Bj\"orn Deiseroth, Kristian Kersting
• Abstract要約: テキスト条件付き画像生成モデルは、劣化した人間の行動に悩まされる。 我々は、これらの望ましくない副作用に対処するために、安全な潜伏拡散(SLD)を提示する。 拡散過程において,SLDは不適切な画像部分を取り除き,抑制することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.701950647429
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-conditioned image generation models have recently achieved astonishing results in image quality and text alignment and are consequently employed in a fast-growing number of applications. Since they are highly data-driven, relying on billion-sized datasets randomly scraped from the internet, they also suffer, as we demonstrate, from degenerated and biased human behavior. In turn, they may even reinforce such biases. To help combat these undesired side effects, we present safe latent diffusion (SLD). Specifically, to measure the inappropriate degeneration due to unfiltered and imbalanced training sets, we establish a novel image generation test bed-inappropriate image prompts (I2P)-containing dedicated, real-world image-to-text prompts covering concepts such as nudity and violence. As our exhaustive empirical evaluation demonstrates, the introduced SLD removes and suppresses inappropriate image parts during the diffusion process, with no additional training required and no adverse effect on overall image quality or text alignment.
• Abstract（参考訳）: テキスト条件付き画像生成モデルは近年,画像品質とテキストアライメントの驚くべき結果が得られ,急速に成長するアプリケーションに採用されている。 それらは高度にデータ駆動であり、インターネットからランダムにスクレイピングされた数十億規模のデータセットに依存しているため、デジェネレーションや偏りのある人間の行動からも苦しんでいます。 逆に、これらのバイアスを補強することもある。 好ましくない副作用に対処するために,安全な潜伏拡散(SLD)を示す。 具体的には, トレーニングセットの不整合による不適切な変性を測定するため, ヌード性や暴力などの概念を包含する, ベッド不適切な画像プロンプト(I2P)を含む新しい画像生成テスト用画像プロンプトを確立する。 以上の結果から,SLDは拡散過程において不適切な画像部分を除去・抑制し,追加の訓練を必要とせず,全体的な画像品質やテキストアライメントに悪影響を及ぼさない。

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