論文の概要: Erasing Undesirable Influence in Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05779v4
- Date: Wed, 20 Nov 2024 09:31:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-21 16:10:43.510015
- Title: Erasing Undesirable Influence in Diffusion Models
- Title（参考訳）: 拡散モデルにおける望ましくない影響の消去
- Authors: Jing Wu, Trung Le, Munawar Hayat, Mehrtash Harandi,
- Abstract要約: 拡散モデルは高品質な画像を生成するのに非常に効果的であるが、NSFW(職場では安全ではない)コンテンツの意図しない生成のようなリスクを引き起こす。
本研究では,データに関連付けられた不要な情報を取り除き,保存データに対する拡散モデルの実用性を維持するために設計されたアルゴリズムであるEraseDiffを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.225365010401006
- License:
- Abstract: Diffusion models are highly effective at generating high-quality images but pose risks, such as the unintentional generation of NSFW (not safe for work) content. Although various techniques have been proposed to mitigate unwanted influences in diffusion models while preserving overall performance, achieving a balance between these goals remains challenging. In this work, we introduce EraseDiff, an algorithm designed to preserve the utility of the diffusion model on retained data while removing the unwanted information associated with the data to be forgotten. Our approach formulates this task as a constrained optimization problem using the value function, resulting in a natural first-order algorithm for solving the optimization problem. By altering the generative process to deviate away from the ground-truth denoising trajectory, we update parameters for preservation while controlling constraint reduction to ensure effective erasure, striking an optimal trade-off. 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）: 拡散モデルは高品質な画像を生成するのに非常に効果的であるが、NSFW(職場では安全ではない)コンテンツの意図しない生成のようなリスクを引き起こす。
拡散モデルにおける不要な影響を軽減し、全体的な性能を保ちつつ、様々な手法が提案されているが、これらの目標のバランスを取ることは依然として困難である。
本研究では,データに関連付けられた不要な情報を取り除き,保存データに対する拡散モデルの実用性を維持するために設計されたアルゴリズムであるEraseDiffを紹介する。
提案手法は,この課題を値関数を用いた制約付き最適化問題として定式化し,最適化問題の解法として自然一階法を導出する。
生成過程を変えて軌道の軌道を逸脱させることにより,制約の低減を抑えながら保存パラメータを更新し,効率的な消去を確実にし,最適なトレードオフを打つ。
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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