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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09408v2
• Date: Mon, 09 Dec 2024 18:58:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:50:28.837462
• 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。 合成画像の非学習をシミュレートして効率的なデータ帰属法を提案する。 次に,学習過程の終了後に有意な損失偏差を伴う訓練画像を特定し,これらを影響力のあるものとしてラベル付けする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.23012718682634
• License:
• 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. Influence is defined such that, for a given output, if a model is retrained from scratch without the most influential images, the model would fail to reproduce the same output. Unfortunately, directly searching for these influential images is computationally infeasible, since it would require repeatedly retraining models from scratch. In our work, we propose an efficient data attribution method by simulating unlearning the synthesized image. We achieve this by increasing the training loss on the output image, without catastrophic forgetting of other, unrelated concepts. We then identify training images 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。 影響は、与えられた出力に対して、最も影響力のある画像なしでモデルがゼロから再訓練された場合、モデルが同じ出力を再生できないように定義される。 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モデルを再訓練する必要があるため、計算不可能である。 本研究では,合成画像の非学習をシミュレートし,効率的なデータ帰属手法を提案する。 我々は、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大させることで、これを実現する。 次に,学習過程の終了後に有意な損失偏差を伴う訓練画像を特定し,こ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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