論文の概要: Ring-A-Bell! How Reliable are Concept Removal Methods for Diffusion Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10012v3
• Date: Mon, 4 Mar 2024 07:20:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 02:10:37.364685
• Title: Ring-A-Bell! How Reliable are Concept Removal Methods for Diffusion Models?
• Title（参考訳）: リング・ア・ベル! 拡散モデルにおける概念除去手法の信頼性について
• Authors: Yu-Lin Tsai, Chia-Yi Hsu, Chulin Xie, Chih-Hsun Lin, Jia-You Chen, Bo Li, Pin-Yu Chen, Chia-Mu Yu, Chun-Ying Huang
• Abstract要約: Ring-A-Bellは、T2I拡散モデルのためのモデルに依存しないレッドチームツールである。 これは、不適切なコンテンツの生成に対応する拡散モデルに対する問題的プロンプトを特定する。 この結果から,安全プロンプトベンチマークの操作により,既存の安全メカニズムを回避できると考えられるプロンプトを変換できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.20337292389793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models for text-to-image (T2I) synthesis, such as Stable Diffusion (SD), have recently demonstrated exceptional capabilities for generating high-quality content. However, this progress has raised several concerns of potential misuse, particularly in creating copyrighted, prohibited, and restricted content, or NSFW (not safe for work) images. While efforts have been made to mitigate such problems, either by implementing a safety filter at the evaluation stage or by fine-tuning models to eliminate undesirable concepts or styles, the effectiveness of these safety measures in dealing with a wide range of prompts remains largely unexplored. In this work, we aim to investigate these safety mechanisms by proposing one novel concept retrieval algorithm for evaluation. We introduce Ring-A-Bell, a model-agnostic red-teaming tool for T2I diffusion models, where the whole evaluation can be prepared in advance without prior knowledge of the target model. Specifically, Ring-A-Bell first performs concept extraction to obtain holistic representations for sensitive and inappropriate concepts. Subsequently, by leveraging the extracted concept, Ring-A-Bell automatically identifies problematic prompts for diffusion models with the corresponding generation of inappropriate content, allowing the user to assess the reliability of deployed safety mechanisms. Finally, we empirically validate our method by testing online services such as Midjourney and various methods of concept removal. Our results show that Ring-A-Bell, by manipulating safe prompting benchmarks, can transform prompts that were originally regarded as safe to evade existing safety mechanisms, thus revealing the defects of the so-called safety mechanisms which could practically lead to the generation of harmful contents. Our codes are available at https://github.com/chiayi-hsu/Ring-A-Bell.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散(sd)などのt2i合成のための拡散モデルは、最近、高品質なコンテンツを生成するための例外的な能力を示している。 しかし、この進歩は、著作権、禁止、制限されたコンテンツ、またはnsfw画像の作成において、潜在的な誤用に関するいくつかの懸念を引き起こした。 評価段階で安全フィルタを実装したり、望ましくない概念やスタイルを排除するための微調整モデルによって、このような問題を解決する努力がなされているが、幅広いプロンプトに対処する上での安全対策の有効性はほとんど未定である。 本研究では,新しい概念検索アルゴリズムを1つ提案し,その安全性について検討する。 本稿では,T2I拡散モデルに対するモデルに依存しないレッドチームツールであるRing-A-Bellを紹介する。 具体的には、ring-a-bellはまず概念抽出を行い、敏感で不適切な概念の全体的表現を得る。 その後、抽出された概念を活用することで、ring-a-bellは拡散モデルの問題のあるプロンプトと対応する不適切なコンテンツの生成を自動的に識別し、デプロイされた安全機構の信頼性を評価することができる。 最後に、Midjourneyなどのオンラインサービスやさまざまなコンセプト削除方法をテストすることで、我々の手法を実証的に検証する。 この結果から, 安全プロンプトベンチマークの操作により, 既存の安全機構を回避できると考えられるプロンプトを変換し, 実質的に有害な内容の生成につながるような, いわゆる安全機構の欠陥を明らかにすることができた。 私たちのコードはhttps://github.com/chiayi-hsu/ring-a-bellで利用可能です。

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