論文の概要: Circumventing Concept Erasure Methods For Text-to-Image Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01508v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 02:34:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 15:27:06.049625
• Title: Circumventing Concept Erasure Methods For Text-to-Image Generative Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像生成モデルにおける概念消去手法の概略
• Authors: Minh Pham, Kelly O. Marshall, Chinmay Hegde
• Abstract要約: テキストから画像への生成モデルは、非常に幅広い概念のフォトリアリスティック画像を生成することができる。 これらのモデルには、性的に明示的なコンテンツを特徴とする画像を生成する可能性など、多くの欠点がある。 テキスト・ツー・イメージ・モデルからセンシティブな概念を「取り除く」ための様々な手法が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.410089262839556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image generative models can produce photo-realistic images for an extremely broad range of concepts, and their usage has proliferated widely among the general public. On the flip side, these models have numerous drawbacks, including their potential to generate images featuring sexually explicit content, mirror artistic styles without permission, or even hallucinate (or deepfake) the likenesses of celebrities. Consequently, various methods have been proposed in order to "erase" sensitive concepts from text-to-image models. In this work, we examine five recently proposed concept erasure methods, and show that targeted concepts are not fully excised from any of these methods. Specifically, we leverage the existence of special learned word embeddings that can retrieve "erased" concepts from the sanitized models with no alterations to their weights. Our results highlight the brittleness of post hoc concept erasure methods, and call into question their use in the algorithmic toolkit for AI safety.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ生成モデルは、非常に幅広い概念のフォトリアリスティック・イメージを生成でき、その利用は一般大衆に広まっている。 逆に、これらのモデルには多くの欠点があり、性的に明示的な内容、無許可のミラーアートスタイル、さらには有名人の幻覚(またはディープフェイク)といったイメージを生成する可能性がある。 その結果、テキストから画像へのモデルからセンシティブな概念を「緩和する」ために様々な方法が提案されている。 本研究では,最近提案された5つの概念消去手法について検討し,これらの手法から対象概念が完全に抽出されていないことを示す。 具体的には、重みを変更せずに、衛生化されたモデルから「消去された」概念を抽出できる特別な学習語埋め込みの存在を利用する。 本研究は,ポストホック概念消去手法の不安定性に着目し,ai安全性のためのアルゴリズムツールキットとしての利用を問うものである。

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