論文の概要: EraseDiff: Erasing Data Influence in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05779v2
• Date: Mon, 5 Feb 2024 00:32:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 03:19:43.532764
• Title: EraseDiff: Erasing Data Influence in Diffusion Models
• Title（参考訳）: EraseDiff:拡散モデルにおけるデータ影響の消去
• Authors: Jing Wu, Trung Le, Munawar Hayat, Mehrtash Harandi
• Abstract要約: 拡散モデルのためのアンラーニングアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは, 広範に普及している拡散モデルから除去しながら, モデルの有用性, 有効性, 効率を保たせることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.95692559939673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce an unlearning algorithm for diffusion models. Our algorithm equips a diffusion model with a mechanism to mitigate the concerns related to data memorization. To achieve this, we formulate the unlearning problem as a constraint optimization problem, aiming to preserve the utility of the diffusion model on the remaining data and scrub the information associated with forgetting data by deviating the learnable generative process from the ground-truth denoising procedure. To solve the resulting problem, we adopt a first-order method, having superior practical performance while being vigilant about the diffusion process. Empirically, we demonstrate that our algorithm can preserve the model utility, effectiveness, and efficiency while removing across the widely-used diffusion models and in both conditional and unconditional image generation scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本研究では拡散モデルのための非学習アルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは,データ記憶に関する懸念を緩和する機構を備えた拡散モデルである。 これを実現するために、未学習問題を制約最適化問題として定式化し、残余のデータ上で拡散モデルの実用性を保ち、学習可能な生成過程を地道記述法から逸脱させることで、データ忘れに関する情報を精査する。 そこで本研究では, 拡散過程を警戒しながら, 実用性に優れた一階法を採用する。 実験により,本アルゴリズムは広く使用されている拡散モデルと条件付きおよび無条件画像生成シナリオの両方において,モデルの有効性,有効性,効率を保てることを実証する。

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