論文の概要: ConceptPrune: Concept Editing in Diffusion Models via Skilled Neuron Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19237v1
• Date: Wed, 29 May 2024 16:19:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 16:21:56.705129
• Title: ConceptPrune: Concept Editing in Diffusion Models via Skilled Neuron Pruning
• Title（参考訳）: ConceptPrune: 熟練ニューロンプルーニングによる拡散モデルにおける概念編集
• Authors: Ruchika Chavhan, Da Li, Timothy Hospedales,
• Abstract要約: 大規模テキスト・画像拡散モデルでは、印象的な画像生成能力が示されている。 提案するConceptPruneでは,まず,望ましくない概念を生成するための事前学習モデル内の重要な領域を同定する。 芸術的スタイル、ヌード性、オブジェクトの消去、ジェンダーのデバイアスなど、さまざまな概念に対する実験は、ターゲットのコンセプトをごくわずかに刈って効率よく消去できることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.201633236997104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large-scale text-to-image diffusion models have demonstrated impressive image-generation capabilities, there are significant concerns about their potential misuse for generating unsafe content, violating copyright, and perpetuating societal biases. Recently, the text-to-image generation community has begun addressing these concerns by editing or unlearning undesired concepts from pre-trained models. However, these methods often involve data-intensive and inefficient fine-tuning or utilize various forms of token remapping, rendering them susceptible to adversarial jailbreaks. In this paper, we present a simple and effective training-free approach, ConceptPrune, wherein we first identify critical regions within pre-trained models responsible for generating undesirable concepts, thereby facilitating straightforward concept unlearning via weight pruning. Experiments across a range of concepts including artistic styles, nudity, object erasure, and gender debiasing demonstrate that target concepts can be efficiently erased by pruning a tiny fraction, approximately 0.12% of total weights, enabling multi-concept erasure and robustness against various white-box and black-box adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: 大規模なテキスト・画像拡散モデルは印象的な画像生成能力を示しているが、安全でないコンテンツを生成し、著作権を侵害し、社会的偏見を持続させる可能性について大きな懸念がある。 近年,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーション・コミュニティは,事前学習されたモデルから望ましくない概念を編集あるいは未学習にすることで,これらの問題に対処し始めている。 しかし、これらの手法は、しばしばデータ集約的で非効率な微調整や様々な形のトークン再マッピングを伴い、敵のジェイルブレイクの影響を受けやすい。 本稿では、まず、望ましくない概念を生成するための事前学習モデル内で重要な領域を識別し、ウェイトプルーニングによる素直な概念学習を容易にする、シンプルで効果的なトレーニング不要なアプローチであるConceptPruneを提案する。 芸術的スタイル、ヌード性、オブジェクトの消去、ジェンダーのデバイアスなどを含む様々な概念にわたる実験により、ターゲットのコンセプトは、全体の重量の0.12%のごく一部を刈り上げ、様々なホワイトボックスやブラックボックスの敵攻撃に対してマルチコンセプションの消去と堅牢性を可能にすることによって、効率的に消去できることを示した。

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