論文の概要: Memorized Images in Diffusion Models share a Subspace that can be Located and Deleted

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18566v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 15:47:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 05:50:36.670210
• Title: Memorized Images in Diffusion Models share a Subspace that can be Located and Deleted
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおける記憶画像は、位置決めと削除が可能な部分空間を共有する
• Authors: Ruchika Chavhan, Ondrej Bohdal, Yongshuo Zong, Da Li, Timothy Hospedales,
• Abstract要約: 大規模テキスト・画像拡散モデルはテキスト入力から高品質な画像を生成するのに優れている。 研究は、トレーニングデータを記憶し複製する傾向を示すため、懸念が生じる。 データ重複、複製されたキャプション、トークンのトリガーなどの原因を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.162296378581853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale text-to-image diffusion models excel in generating high-quality images from textual inputs, yet concerns arise as research indicates their tendency to memorize and replicate training data, raising We also addressed the issue of memorization in diffusion models, where models tend to replicate exact training samples raising copyright infringement and privacy issues. Efforts within the text-to-image community to address memorization explore causes such as data duplication, replicated captions, or trigger tokens, proposing per-prompt inference-time or training-time mitigation strategies. In this paper, we focus on the feed-forward layers and begin by contrasting neuron activations of a set of memorized and non-memorized prompts. Experiments reveal a surprising finding: many different sets of memorized prompts significantly activate a common subspace in the model, demonstrating, for the first time, that memorization in the diffusion models lies in a special subspace. Subsequently, we introduce a novel post-hoc method for editing pre-trained models, whereby memorization is mitigated through the straightforward pruning of weights in specialized subspaces, avoiding the need to disrupt the training or inference process as seen in prior research. Finally, we demonstrate the robustness of the pruned model against training data extraction attacks, thereby unveiling new avenues for a practical and one-for-all solution to memorization.
• Abstract（参考訳）: 大規模なテキスト・画像拡散モデルは,テキスト入力から高品質な画像を生成するのに優れているが,学習データを記憶・複製する傾向を示す研究が進み,また,拡散モデルにおける記憶の問題にも対処し,著作権侵害やプライバシー問題を引き起こす正確なトレーニングサンプルを再現する傾向にある。 データ重複、複製されたキャプション、トークンのトリガーなど、暗記に対処するためのテキスト・ツー・イメージのコミュニティ内の取り組みは、プロンプト毎の推論時間やトレーニング時間の緩和戦略を提案している。 本稿では,フィードフォワード層に着目し,記憶されたプロンプトと記憶されていない一連のプロンプトのニューロン活性化の対比から始める。 多くの異なる記憶されたプロンプトがモデル内の共通部分空間を著しく活性化し、初めて拡散モデルの記憶が特別な部分空間にあることを示す。 次に,事前学習したモデルを編集するための新しいポストホック手法を提案する。これは,特定の部分空間における重みの直接的な刈り取りによって記憶を緩和し,事前研究で見られるトレーニングや推論プロセスの中断を回避する。 最後に,訓練用データ抽出攻撃に対するプルーニングモデルのロバスト性を示す。

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