論文の概要: Espresso: Robust Concept Filtering in Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19227v5
• Date: Mon, 9 Sep 2024 16:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 02:42:12.663746
• Title: Espresso: Robust Concept Filtering in Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: Espresso: テキスト・画像モデルにおけるロバストな概念フィルタリング
• Authors: Anudeep Das, Vasisht Duddu, Rui Zhang, N. Asokan,
• Abstract要約: Espresso は Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) に基づく最初のロバストな概念フィルタである 我々は,様々なCRTを評価し,それらに対する攻撃を行い,Espressoは実用性を維持しつつ,従来のCRTよりも効果的で堅牢であることを示すパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.136993805135537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion based text-to-image models are trained on large datasets scraped from the Internet, potentially containing unacceptable concepts (e.g., copyright infringing or unsafe). We need concept removal techniques (CRTs) which are effective in preventing the generation of images with unacceptable concepts, utility-preserving on acceptable concepts, and robust against evasion with adversarial prompts. None of the prior CRTs satisfy all these requirements simultaneously. We introduce Espresso, the first robust concept filter based on Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP). We configure CLIP to identify unacceptable concepts in generated images using the distance of their embeddings to the text embeddings of both unacceptable and acceptable concepts. This lets us fine-tune for robustness by separating the text embeddings of unacceptable and acceptable concepts while preserving their pairing with image embeddings for utility. We present a pipeline to evaluate various CRTs, attacks against them, and show that Espresso, is more effective and robust than prior CRTs, while retaining utility.
• Abstract（参考訳）: 拡散ベースのテキスト・ツー・イメージモデルは、インターネットから取り除かれた大規模なデータセットでトレーニングされており、受け入れがたい概念(著作権侵害や安全でない)を含んでいる可能性がある。 我々は、容認できない概念による画像の生成を防止し、許容可能な概念を有効に保存し、敵のプロンプトによる回避に対して堅牢な概念除去技術(CRT)が必要である。 以前のCRTは、これらすべての要件を同時に満たしていない。 本稿では,Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) に基づく最初のロバストな概念フィルタであるEspressoを紹介する。 CLIPは、許容できない概念と許容できる概念の両方のテキスト埋め込みとの距離を用いて、生成画像中の許容できない概念を識別する。 これにより、容認不可能で許容できる概念のテキスト埋め込みを分離し、ユーティリティのためのイメージ埋め込みとのペアを保ちながら、堅牢性のための微調整が可能になります。 我々は,様々なCRTを評価し,それらに対する攻撃を行い,Espressoは実用性を維持しつつ,従来のCRTよりも効果的で堅牢であることを示すパイプラインを提案する。

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