論文の概要: EraseDiff: Erasing Data Influence in Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05779v3
- Date: Sun, 28 Jul 2024 10:00:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 00:16:53.122461
- 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: データ記憶に関する問題に対処する未学習アルゴリズムであるEraseDiffを導入する。
提案手法は,非学習課題を制約付き最適化問題として定式化する。
本稿では,EraseDiffがモデルの有用性,有効性,効率を効果的に維持していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.225365010401006
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce EraseDiff, an unlearning algorithm designed for diffusion models to address concerns related to data memorization. Our approach formulates the unlearning task as a constrained optimization problem, aiming to preserve the utility of the diffusion model on retained data while removing the information associated with the data to be forgotten. This is achieved by altering the generative process to deviate away from the ground-truth denoising procedure. To manage the computational complexity inherent in the diffusion process, we develop a first-order method for solving the optimization problem, which has shown empirical benefits. Extensive experiments and thorough comparisons with state-of-the-art algorithms demonstrate that EraseDiff effectively preserves the model's utility, efficacy, and efficiency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,データ記憶に関する問題に対処するために,拡散モデルのための未学習アルゴリズムであるEraseDiffを紹介する。
提案手法は,非学習課題を制約付き最適化問題として定式化し,保持データに対する拡散モデルの実用性を維持しつつ,忘れられるデータに関連する情報を除去することを目的とする。
これは、生成過程を変更して、地道な装飾手順から逸脱させることによって達成される。
拡散過程に固有の計算複雑性を管理するため,最適化問題を解く一階法を開発した。
大規模な実験と最先端のアルゴリズムとの徹底的な比較は、EraseDiffがモデルの有用性、有効性、効率を効果的に維持していることを示している。
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