論文の概要: Implicit Concept Removal of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05873v6
• Date: Mon, 26 Aug 2024 16:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 00:57:20.417287
• Title: Implicit Concept Removal of Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルの含意的概念除去
• Authors: Zhili Liu, Kai Chen, Yifan Zhang, Jianhua Han, Lanqing Hong, Hang Xu, Zhenguo Li, Dit-Yan Yeung, James Kwok,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルはしばしば、透かしや安全でない画像のような望ましくない概念を不注意に生成する。 幾何学駆動制御に基づく新しい概念除去手法であるGeom-Erasingを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.55152501707995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image (T2I) diffusion models often inadvertently generate unwanted concepts such as watermarks and unsafe images. These concepts, termed as the "implicit concepts", could be unintentionally learned during training and then be generated uncontrollably during inference. Existing removal methods still struggle to eliminate implicit concepts primarily due to their dependency on the model's ability to recognize concepts it actually can not discern. To address this, we utilize the intrinsic geometric characteristics of implicit concepts and present the Geom-Erasing, a novel concept removal method based on the geometric-driven control. Specifically, once an unwanted implicit concept is identified, we integrate the existence and geometric information of the concept into the text prompts with the help of an accessible classifier or detector model. Subsequently, the model is optimized to identify and disentangle this information, which is then adopted as negative prompts during generation. Moreover, we introduce the Implicit Concept Dataset (ICD), a novel image-text dataset imbued with three typical implicit concepts (i.e., QR codes, watermarks, and text), reflecting real-life situations where implicit concepts are easily injected. Geom-Erasing effectively mitigates the generation of implicit concepts, achieving the state-of-the-art results on the Inappropriate Image Prompts (I2P) and our challenging Implicit Concept Dataset (ICD) benchmarks.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルはしばしば、透かしや安全でない画像のような望ましくない概念を不注意に生成する。 これらの概念は「単純概念」と呼ばれ、訓練中に意図せず学習され、推論中に制御不能に生成される。 既存の除去方法は、主にモデルが実際に認識できない概念を認識する能力に依存しているため、暗黙的な概念を排除するのに依然として苦労している。 そこで我々は,暗黙的概念の内在的幾何学的特徴を活用し,幾何学的制御に基づく新しい概念除去手法であるGeom-Erasingを提案する。 具体的には、不要な暗黙的な概念が特定されると、その概念の存在と幾何学的情報をテキストプロンプトに統合し、アクセス可能な分類器や検出器モデルの助けを借りる。 その後、モデルはこれらの情報を識別し、切り離すように最適化され、生成時に負のプロンプトとして採用される。 さらに,暗黙的概念が容易に注入される現実の状況を反映した,3つの典型的な暗黙的概念(QRコード,透かし,テキスト)を付与した新しい画像テキストデータセットであるImplicit Concept Dataset(ICD)を導入する。 Geom-Erasingは暗黙的な概念の生成を効果的に軽減し、不適切なイメージプロンプト(I2P)と我々の挑戦的なImplicit Concept Dataset(ICD)ベンチマークで最先端の結果を達成する。

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