論文の概要: Erasing Undesirable Concepts in Diffusion Models with Adversarial Preservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15618v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 22:14:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:24:21.145917
• Title: Erasing Undesirable Concepts in Diffusion Models with Adversarial Preservation
• Title（参考訳）: 逆保存を伴う拡散モデルにおける望ましくない概念の消去
• Authors: Anh Bui, Long Vuong, Khanh Doan, Trung Le, Paul Montague, Tamas Abraham, Dinh Phung,
• Abstract要約: 拡散モデルは、テキストから視覚的に印象的なコンテンツを生成するのに優れています。 本稿では,パラメータ変化によって最も影響を受ける概念を同定し,保存することを提案する。 安定拡散モデルを用いて本手法の有効性を実証し, 不要なコンテンツの除去において, 最先端の消去方法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.3077678575067
• License:
• Abstract: Diffusion models excel at generating visually striking content from text but can inadvertently produce undesirable or harmful content when trained on unfiltered internet data. A practical solution is to selectively removing target concepts from the model, but this may impact the remaining concepts. Prior approaches have tried to balance this by introducing a loss term to preserve neutral content or a regularization term to minimize changes in the model parameters, yet resolving this trade-off remains challenging. In this work, we propose to identify and preserving concepts most affected by parameter changes, termed as \textit{adversarial concepts}. This approach ensures stable erasure with minimal impact on the other concepts. We demonstrate the effectiveness of our method using the Stable Diffusion model, showing that it outperforms state-of-the-art erasure methods in eliminating unwanted content while maintaining the integrity of other unrelated elements. Our code is available at \url{https://github.com/tuananhbui89/Erasing-Adversarial-Preservation}.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、テキストから視覚的に印象的なコンテンツを生成するのに優れています。 現実的な解決策は、モデルからターゲット概念を選択的に取り除くことであるが、これは残りの概念に影響を及ぼす可能性がある。 それまでのアプローチでは、中立的なコンテンツを維持する損失項や、モデルパラメータの変化を最小限に抑える正規化項を導入して、このバランスを保とうとしていたが、それでもこのトレードオフの解決は難しいままである。 本稿では,パラメータ変化に最も影響される概念を同定し,保存することを提案し,これを「textit{adversarial concept}」と呼ぶ。 このアプローチは、他の概念に最小限の影響で安定した消去を保証する。 安定拡散モデルを用いて本手法の有効性を実証し,他の非関連要素の整合性を維持しつつ,不要な内容の除去において最先端の消去手法より優れていることを示す。 私たちのコードは \url{https://github.com/tuananhbui89/Erasing-Adversarial-Preservation} で利用可能です。

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