論文の概要: Unmasking the Veil: An Investigation into Concept Ablation for Privacy and Copyright Protection in Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12592v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 13:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 18:58:07.334129
• Title: Unmasking the Veil: An Investigation into Concept Ablation for Privacy and Copyright Protection in Images
• Title（参考訳）: ベールを解き放つ:画像におけるプライバシーと著作権保護の概念のアブレーションに関する調査
• Authors: Shivank Garg, Manyana Tiwari,
• Abstract要約: クマリらによる「テキスト・トゥ・イメージ拡散モデルにおけるAblating Concepts in Text-to- Image Diffusion Models」で紹介された事前学習モデルにおける概念アブレーションの研究を拡大する。 本稿では,新しい概念アブレーション,すなわち「商標アブレーション」を導入する。 この変種は、記憶の原理とインスタンスアブレーションを組み合わせて、モデル出力におけるプロプライエタリまたはブランディングされた要素のニュアンスな影響に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we extend the study of concept ablation within pre-trained models as introduced in 'Ablating Concepts in Text-to-Image Diffusion Models' by (Kumari et al.,2022). Our work focuses on reproducing the results achieved by the different variants of concept ablation proposed and validated through predefined metrics. We also introduce a novel variant of concept ablation, namely 'trademark ablation'. This variant combines the principles of memorization and instance ablation to tackle the nuanced influence of proprietary or branded elements in model outputs. Further, our research contributions include an observational analysis of the model's limitations. Moreover, we investigate the model's behavior in response to ablation leakage-inducing prompts, which aim to indirectly ablate concepts, revealing insights into the model's resilience and adaptability. We also observe the model's performance degradation on images generated by concepts far from its target ablation concept, documented in the appendix.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,「テキストから画像への拡散モデルにおけるAblating Concepts in Text-to-Image Diffusion Models」で導入された事前学習モデルにおける概念アブレーションの研究を拡大する(Kumari et al ,2022)。 我々の研究は、事前に定義されたメトリクスを通して提案され、検証された概念の異なる変種によって達成された結果を再現することに焦点を当てている。 また,新しい概念アブレーション,すなわち「商標アブレーション」も導入する。 この変種は、記憶の原理とインスタンスのアブレーションを組み合わせて、モデル出力におけるプロプライエタリな要素やブランド化された要素の微妙な影響に取り組む。 さらに,本研究は,モデルの限界を観察的に分析することを含む。 さらに、間接的に概念をアブレーションし、モデルのレジリエンスと適応性に関する洞察を明らかにするアブレーションリーク誘導プロンプトに応答して、モデルの挙動を考察する。 また,対象のアブレーション概念から遠く離れた概念によって生成された画像に対して,モデルの性能劣化を観察する。

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