論文の概要: Removing Undesirable Concepts in Text-to-Image Generative Models with Learnable Prompts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12326v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 23:42:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 17:52:34.450777
- Title: Removing Undesirable Concepts in Text-to-Image Generative Models with Learnable Prompts
- Title（参考訳）: 学習可能なプロンプトを用いたテキスト・画像生成モデルにおける望ましくない概念の除去
- Authors: Anh Bui, Khanh Doan, Trung Le, Paul Montague, Tamas Abraham, Dinh Phung,
- Abstract要約: テキストから画像への生成モデルから望ましくない概念を除去する新しい手法を提案する。
この学習可能なプロンプトは、望ましくない概念の知識をそれに移すための追加記憶として機能する。
安定拡散モデルにおける本手法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.04942433104886
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Generative models have demonstrated remarkable potential in generating visually impressive content from textual descriptions. However, training these models on unfiltered internet data poses the risk of learning and subsequently propagating undesirable concepts, such as copyrighted or unethical content. In this paper, we propose a novel method to remove undesirable concepts from text-to-image generative models by incorporating a learnable prompt into the cross-attention module. This learnable prompt acts as additional memory to transfer the knowledge of undesirable concepts into it and reduce the dependency of these concepts on the model parameters and corresponding textual inputs. Because of this knowledge transfer into the prompt, erasing these undesirable concepts is more stable and has minimal negative impact on other concepts. We demonstrate the effectiveness of our method on the Stable Diffusion model, showcasing its superiority over state-of-the-art erasure methods in terms of removing undesirable content while preserving other unrelated elements.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルは、テキスト記述から視覚的に印象的なコンテンツを生成する素晴らしい可能性を示している。
しかし、これらのモデルをフィルタリングされていないインターネットデータでトレーニングすると、学習のリスクが生じ、著作権や非倫理的コンテンツのような望ましくない概念が伝播する。
本稿では,学習可能なプロンプトをクロスアテンションモジュールに組み込むことで,テキスト・画像生成モデルから望ましくない概念を除去する手法を提案する。
この学習可能なプロンプトは、望ましくない概念の知識をそれに移し、これらの概念のモデルパラメータと対応するテキスト入力への依存を減らすために追加記憶として機能する。
このような知識がプロンプトに伝達されるため、これらの望ましくない概念を根絶することはより安定し、他の概念に最小限の負の影響を与える。
本研究では,本手法の安定拡散モデルにおける有効性を示すとともに,非不要な要素を保存しつつ,不要な内容の除去という観点から,最先端の消去手法よりも優れていることを示す。
関連論文リスト
- SAeUron: Interpretable Concept Unlearning in Diffusion Models with Sparse Autoencoders [4.013156524547073]
拡散モデルは、必然的に有害または望ましくないコンテンツを生成できる。
最近の機械学習アプローチは潜在的な解決策を提供するが、透明性を欠いていることが多い。
スパースオートエンコーダによって学習された特徴を活用する新しい手法であるSAeUronを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-29T23:29:47Z) - DuMo: Dual Encoder Modulation Network for Precise Concept Erasure [75.05165577219425]
非ターゲット概念に対する最小限の障害を伴う不適切なターゲット概念の正確な消去を実現するDuMo(Dual Encoder Modulation Network)を提案する。
提案手法は, 明示的コンテンツ消去, カートゥーン概念除去, アーティスティックスタイル消去における最先端性能を実現し, 代替手法よりも明らかに優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-02T07:47:34Z) - How to Continually Adapt Text-to-Image Diffusion Models for Flexible Customization? [91.49559116493414]
本稿では,CIDM(Concept-Incremental Text-to-image Diffusion Model)を提案する。
破滅的な忘れと概念の無視を解決し、新しいカスタマイズタスクを概念的な方法で学習する。
実験により、CIDMが既存のカスタム拡散モデルを上回ることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T06:47:29Z) - Erasing Undesirable Concepts in Diffusion Models with Adversarial Preservation [22.3077678575067]
拡散モデルは、テキストから視覚的に印象的なコンテンツを生成するのに優れています。
本稿では,パラメータ変化によって最も影響を受ける概念を同定し,保存することを提案する。
安定拡散モデルを用いて本手法の有効性を実証し, 不要なコンテンツの除去において, 最先端の消去方法より優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T03:40:29Z) - Reliable and Efficient Concept Erasure of Text-to-Image Diffusion Models [76.39651111467832]
本稿では,Reliable and Efficient Concept Erasure (RECE)を提案する。
派生した埋め込みによって表現される不適切なコンテンツを緩和するために、RECEはそれらをクロスアテンション層における無害な概念と整合させる。
新たな表現埋め込みの導出と消去を反復的に行い、不適切な概念の徹底的な消去を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T08:04:28Z) - Pruning for Robust Concept Erasing in Diffusion Models [27.67237515704348]
概念消去のための新しいプルーニングベースの戦略を導入する。
本手法は, 除去対象概念に関連する重要なパラメータを選択的に抽出し, 概念関連ニューロンの感度を低下させる。
実験の結果, 逆入力に抵抗するモデルの能力は著しく向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-26T11:42:20Z) - All but One: Surgical Concept Erasing with Model Preservation in
Text-to-Image Diffusion Models [22.60023885544265]
大規模なデータセットには、性的に明示的な、著作権のある、または望ましくないコンテンツが含まれており、モデルがそれらを直接生成することができる。
拡散モデルにおける概念消去に取り組むために、ファインチューニングアルゴリズムが開発された。
これらの課題をすべて解決する新しいアプローチを提示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-20T07:04:33Z) - Ring-A-Bell! How Reliable are Concept Removal Methods for Diffusion Models? [52.238883592674696]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-16T02:11:20Z) - Towards Safe Self-Distillation of Internet-Scale Text-to-Image Diffusion
Models [63.20512617502273]
テキストから画像への拡散モデルにおいて,問題のあるコンテンツ生成を防止するため,SDDと呼ばれる手法を提案する。
本手法は,画像の全体的な品質を劣化させることなく,生成した画像から有害なコンテンツをはるかに多く除去する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-12T07:48:29Z) - Forget-Me-Not: Learning to Forget in Text-to-Image Diffusion Models [79.50701155336198]
textbfForget-Me-Notは、適切に設定されたテキスト・ツー・イメージモデルから、指定されたID、オブジェクト、スタイルを30秒で安全に削除するように設計されている。
我々は,Forget-Me-Notが,モデルの性能を他の概念に保ちながら,ターゲットとなる概念を効果的に排除できることを実証した。
また、Stable Diffusionの軽量モデルパッチとして適応することができ、コンセプト操作と便利な配布を可能にしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T17:58:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。