論文の概要: Implicit Concept Removal of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05873v8
• Date: Tue, 08 Oct 2024 02:29:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:27:55.354466
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• How to Continually Adapt Text-to-Image Diffusion Models for Flexible Customization? [91.49559116493414]
  本稿では,CIDM(Concept-Incremental Text-to-image Diffusion Model)を提案する。 破滅的な忘れと概念の無視を解決し、新しいカスタマイズタスクを概念的な方法で学習する。 実験により、CIDMが既存のカスタム拡散モデルを上回ることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T06:47:29Z)
• Safeguard Text-to-Image Diffusion Models with Human Feedback Inversion [51.931083971448885]
  本稿では,Human Feedback Inversion (HFI) というフレームワークを提案する。 実験の結果,画像品質を維持しながら,好ましくないコンテンツ生成を著しく削減し,公的な領域におけるAIの倫理的展開に寄与することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T05:21:41Z)
• ConceptExpress: Harnessing Diffusion Models for Single-image Unsupervised Concept Extraction [20.43411883845885]
  本研究では,非教師付き概念抽出(UCE)という,概念の人間的知識のない非教師付き概念抽出手法を提案する。 複数の概念を含むイメージを与えられたタスクは、事前訓練された拡散モデルから既存の知識のみに依存する個々の概念を抽出し、再現することを目的としている。 本稿では,事前学習した拡散モデル固有の能力を2つの側面に解き放つことで,UCEに対処するConceptExpressを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:50:28Z)
• Six-CD: Benchmarking Concept Removals for Benign Text-to-image Diffusion Models [58.74606272936636]
  テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、テキスト・プロンプトと密接に対応した画像を生成する際、例外的な機能を示す。 モデルは、暴力やヌードの画像を生成したり、不適切な文脈で公共の人物の無許可の肖像画を作成するなど、悪意ある目的のために利用することができる。 悪質な概念や望ましくない概念の発生を防ぐために拡散モデルを変更する概念除去法が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T03:58:44Z)
• Erasing Concepts from Text-to-Image Diffusion Models with Few-shot Unlearning [0.0]
  本稿では,数発のアンラーニングを用いてテキストエンコーダを更新する新しい概念消去手法を提案する。 提案手法は10秒以内に概念を消去し,概念の消去をこれまで以上に容易に行えるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T14:01:05Z)
• Separable Multi-Concept Erasure from Diffusion Models [52.51972530398691]
  大規模拡散モデルから安全でない概念を排除するために,分離可能なマルチコンセプト消去器(SepME)を提案する。 後者は最適化可能なモデルウェイトを分離し、各ウェイトインクリメントは特定の概念の消去に対応する。 広範囲にわたる実験は, 概念の排除, モデル性能の保存, 各種概念の消去・回復における柔軟性の確保に, アプローチの有効性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T11:10:57Z)
• Receler: Reliable Concept Erasing of Text-to-Image Diffusion Models via Lightweight Erasers [24.64639078273091]
  テキストから画像への拡散モデルにおける概念消去は、対象概念に関連する画像の生成から事前学習された拡散モデルを無効にすることを目的としている。 軽量エローザ(レセラー)による信頼性概念消去の提案
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T15:19:49Z)
• Circumventing Concept Erasure Methods For Text-to-Image Generative Models [26.804057000265434]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T02:34:01Z)
• Ablating Concepts in Text-to-Image Diffusion Models [57.9371041022838]
  大規模テキスト・画像拡散モデルでは、強力な構成能力を持つ高忠実度画像を生成することができる。 これらのモデルは典型的には膨大な量のインターネットデータに基づいて訓練されており、しばしば著作権のある資料、ライセンスされた画像、個人写真を含んでいる。 本稿では,事前訓練されたモデルにおいて,目標概念の生成を防止し,効率的に概念を宣言する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:59:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。