論文の概要: IMMA: Immunizing text-to-image Models against Malicious Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18815v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 18:55:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 15:12:45.853573
• Title: IMMA: Immunizing text-to-image Models against Malicious Adaptation
• Title（参考訳）: IMMA: 悪意適応に対するテキスト・ツー・イメージの免疫
• Authors: Yijia Zheng and Raymond A. Yeh
• Abstract要約: 我々は、悪意ある適応に対する保護のための代替パラダイムを考える。 本稿では,悪意のあるコンテンツを微調整する際の適応法に難渋するモデルパラメータを学習することにより,モデルの「免疫」を提案する。 実験の結果, 悪意のある適応に対するIMMAの有効性は, LoRA, Textual-Inversion, DreamBoothの3つの適応法で示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.411337631504534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advancements in text-to-image models and fine-tuning methods have led to the increasing risk of malicious adaptation, i.e., fine-tuning to generate harmful unauthorized content. Recent works, e.g., Glaze or MIST, have developed data-poisoning techniques which protect the data against adaptation methods. In this work, we consider an alternative paradigm for protection. We propose to ``immunize'' the model by learning model parameters that are difficult for the adaptation methods when fine-tuning malicious content; in short IMMA. Empirical results show IMMA's effectiveness against malicious adaptations, including mimicking the artistic style and learning of inappropriate/unauthorized content, over three adaptation methods: LoRA, Textual-Inversion, and DreamBooth.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像へのモデルの進歩と微調整手法は、有害な不正なコンテンツを生成するための微調整といった悪意ある適応のリスクを増大させている。 最近の研究、例えばGlazeやMISTは、データを適応的手法から保護するデータポゾン技術を開発した。 本研究では,保護のための代替パラダイムを検討する。 本稿では,悪意のあるコンテンツを微調整する際の適応法が難しいモデルパラメータを学習し,モデル「免疫」を提案する。 実験の結果, IMMAは, 芸術的スタイルの模倣や不適切・無許可なコンテンツの学習を含む悪意ある適応に対する効果をLoRA, Textual-Inversion, DreamBoothの3つの適応手法で示した。

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