論文の概要: Stable Diffusion is Untable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02583v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 04:21:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 16:47:28.320225
• Title: Stable Diffusion is Untable
• Title（参考訳）: 安定拡散は不安定である
• Authors: Chengbin Du, Yanxi Li, Zhongwei Qiu, Chang Xu
• Abstract要約: 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・モデル(ATM)の自動攻撃により,小さな摂動を効率的に生成する手法を提案する。 ATMは短文攻撃で91.1%の成功率、長文攻撃で81.2%の成功率を達成した。 1) 生成速度の変動性, 2) 粗粒度特性の類似性, 3) 単語の多意味性, 4) 単語の位置決めの4つの攻撃パターンが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.13934830556678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, text-to-image models have been thriving. Despite their powerful generative capacity, our research has uncovered a lack of robustness in this generation process. Specifically, the introduction of small perturbations to the text prompts can result in the blending of primary subjects with other categories or their complete disappearance in the generated images. In this paper, we propose Auto-attack on Text-to-image Models (ATM), a gradient-based approach, to effectively and efficiently generate such perturbations. By learning a Gumbel Softmax distribution, we can make the discrete process of word replacement or extension continuous, thus ensuring the differentiability of the perturbation generation. Once the distribution is learned, ATM can sample multiple attack samples simultaneously. These attack samples can prevent the generative model from generating the desired subjects without compromising image quality. ATM has achieved a 91.1% success rate in short-text attacks and an 81.2% success rate in long-text attacks. Further empirical analysis revealed four attack patterns based on: 1) the variability in generation speed, 2) the similarity of coarse-grained characteristics, 3) the polysemy of words, and 4) the positioning of words.
• Abstract（参考訳）: 近年,テキスト対画像モデルが盛んである。 その強力な生成能力にもかかわらず、我々の研究は、この世代のプロセスにおける堅牢さの欠如を明らかにしました。 具体的には、テキストプロンプトに小さな摂動を導入することで、他のカテゴリと主主題が混ざり合ったり、生成された画像に完全に消えたりする可能性がある。 本稿では,このような摂動を効果的かつ効率的に生成するために,勾配に基づく手法であるテキスト・ツー・イメージモデル(atm)の自動攻撃を提案する。 Gumbel Softmax分布を学習することにより、単語置換や拡張の離散的な過程を連続的に行うことができ、摂動生成の微分可能性を確保することができる。 配信が学習されると、ATMは複数の攻撃サンプルを同時にサンプリングできる。 これらの攻撃サンプルは、画像の品質を損なうことなく、生成モデルが所望の被写体を生成するのを防ぐことができる。 ATMは短文攻撃で91.1%の成功率、長文攻撃で81.2%の成功率を達成した。 さらなる実証分析により、以下の4つの攻撃パターンが明らかになった。 1) 発生速度の変動性。 2)粗粒度特性の類似性 3)言葉の多義性,及び 4) 単語の位置決め。

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