論文の概要: Data Attribution for Text-to-Image Models by Unlearning Synthesized Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09408v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 17:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-14 15:56:26.611012
• Title: Data Attribution for Text-to-Image Models by Unlearning Synthesized Images
• Title（参考訳）: 非学習型合成画像によるテキスト・画像モデルのデータの属性
• Authors: Sheng-Yu Wang, Aaron Hertzmann, Alexei A. Efros, Jun-Yan Zhu, Richard Zhang,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ・モデルにおけるデータ帰属の目標は、新しい画像の生成に最も影響を与えるトレーニング画像を特定することである。 本稿では,高能率画像の同定を効果的に行う新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.23012718682634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The goal of data attribution for text-to-image models is to identify the training images that most influence the generation of a new image. We can define "influence" by saying that, for a given output, if a model is retrained from scratch without that output's most influential images, the model should then fail to generate that output image. Unfortunately, directly searching for these influential images is computationally infeasible, since it would require repeatedly retraining from scratch. We propose a new approach that efficiently identifies highly-influential images. Specifically, we simulate unlearning the synthesized image, proposing a method to increase the training loss on the output image, without catastrophic forgetting of other, unrelated concepts. Then, we find training images that are forgotten by proxy, identifying ones with significant loss deviations after the unlearning process, and label these as influential. We evaluate our method with a computationally intensive but "gold-standard" retraining from scratch and demonstrate our method's advantages over previous methods.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ・モデルにおけるデータ帰属の目標は、新しい画像の生成に最も影響を与えるトレーニング画像を特定することである。 ある出力に対して、その出力の最も影響力のあるイメージなしでモデルがゼロから再トレーニングされた場合、その出力画像の生成に失敗する、という「影響」を定義することができる。 残念ながら、これらの影響のある画像を直接検索することは、スクラッチから繰り返し再トレーニングする必要があるため、計算不可能である。 本稿では,高能率画像の同定を効果的に行う新しい手法を提案する。 具体的には、合成画像の非学習をシミュレートし、他の無関係な概念を破滅的に忘れることなく、出力画像のトレーニング損失を増やす方法を提案する。 そして、プロキシによって忘れられたトレーニングイメージを見つけ、学習プロセス後に大きな損失偏差があるものを識別し、それらを影響力のあるものとしてラベル付けする。 計算量が多いが,スクラッチからの「ゴールドスタンダード」再トレーニングにより評価し,従来の手法に比べて,本手法の利点を実証した。

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