論文の概要: EIUP: A Training-Free Approach to Erase Non-Compliant Concepts Conditioned on Implicit Unsafe Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01014v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 05:17:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-05 14:26:49.231620
• Title: EIUP: A Training-Free Approach to Erase Non-Compliant Concepts Conditioned on Implicit Unsafe Prompts
• Title（参考訳）: EIUP: 暗黙の安全でないプロンプトで条件付き非競合概念を根絶するためのトレーニング不要なアプローチ
• Authors: Die Chen, Zhiwen Li, Mingyuan Fan, Cen Chen, Wenmeng Zhou, Yaliang Li,
• Abstract要約: 非有毒なテキストは、暗黙の安全でないプロンプトと呼ばれる非準拠のイメージを生成するリスクを伴っている。 我々は、非準拠の概念を消去プロンプトに組み込む、単純で効果的なアプローチを提案する。 本手法は,画像の忠実度を高いスコアで評価しながら,優れた消去効果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.590822043053734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image diffusion models have shown the ability to learn a diverse range of concepts. However, it is worth noting that they may also generate undesirable outputs, consequently giving rise to significant security concerns. Specifically, issues such as Not Safe for Work (NSFW) content and potential violations of style copyright may be encountered. Since image generation is conditioned on text, prompt purification serves as a straightforward solution for content safety. Similar to the approach taken by LLM, some efforts have been made to control the generation of safe outputs by purifying prompts. However, it is also important to note that even with these efforts, non-toxic text still carries a risk of generating non-compliant images, which is referred to as implicit unsafe prompts. Furthermore, some existing works fine-tune the models to erase undesired concepts from model weights. This type of method necessitates multiple training iterations whenever the concept is updated, which can be time-consuming and may potentially lead to catastrophic forgetting. To address these challenges, we propose a simple yet effective approach that incorporates non-compliant concepts into an erasure prompt. This erasure prompt proactively participates in the fusion of image spatial features and text embeddings. Through attention mechanisms, our method is capable of identifying feature representations of non-compliant concepts in the image space. We re-weight these features to effectively suppress the generation of unsafe images conditioned on original implicit unsafe prompts. Our method exhibits superior erasure effectiveness while achieving high scores in image fidelity compared to the state-of-the-art baselines. WARNING: This paper contains model outputs that may be offensive.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への拡散モデルは様々な概念を学習する能力を示している。 しかし、それらは望ましくないアウトプットを発生させ、結果として重大なセキュリティ上の懸念を引き起こす可能性があることに注意する必要がある。 特に、Not Safe for Work(NSFW)コンテンツやスタイル著作権違反などの問題に遭遇する可能性がある。 画像生成はテキスト上で条件付けされているため、迅速な浄化はコンテンツ安全性の簡単な解決策となる。 LLMのアプローチと同様に、プロンプトを浄化することで安全な出力の生成を制御するためにいくつかの取り組みがなされている。 しかし、これらの努力にもかかわらず、有害でないテキストは、暗黙の安全でないプロンプトと呼ばれる非準拠な画像を生成するリスクがある点にも注意が必要である。 さらに、既存の作品の中には、モデルウェイトから望ましくない概念を消すためにモデルを微調整するものもある。 このタイプのメソッドは、コンセプトが更新されるたびに複数のトレーニングイテレーションを必要とします。 これらの課題に対処するために,非準拠概念を消去プロンプトに組み込む,シンプルで効果的なアプローチを提案する。 この消去は、画像空間特徴とテキスト埋め込みの融合に積極的に関与する。 注意機構により,画像空間における非準拠概念の特徴表現を同定することができる。 我々はこれらの特徴を再重み付けし、元の暗黙の安全でないプロンプトに条件付けされた安全でない画像の発生を効果的に抑制する。 本手法は,最先端のベースラインと比較して画像の忠実度を高く評価しながら,優れた消去効果を示す。 WARNING: 攻撃的かもしれないモデル出力を含む。

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