論文の概要: Safety Without Semantic Disruptions: Editing-free Safe Image Generation via Context-preserving Dual Latent Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13982v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 09:47:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:21.542034
• Title: Safety Without Semantic Disruptions: Editing-free Safe Image Generation via Context-preserving Dual Latent Reconstruction
• Title（参考訳）: セマンティック・ディスラプションのない安全:文脈保存型デュアルラテント再構成による編集不要な安全な画像生成
• Authors: Jordan Vice, Naveed Akhtar, Richard Hartley, Ajmal Mian,
• Abstract要約: マルチモーダル生成モデルのトレーニングは、ユーザを有害で安全でない、議論の余地のない、あるいは文化的に不適切なアウトプットに晒すことができる。 安全コンテクストの埋め込みと、より安全な画像を生成するための二重再構成プロセスを活用するモジュール型動的ソリューションを提案する。 我々は、モデル安全性の制御可能なバリエーションを提供しながら、安全な画像生成ベンチマークの最先端結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.60774626839712
• License:
• Abstract: Training multimodal generative models on large, uncurated datasets can result in users being exposed to harmful, unsafe and controversial or culturally-inappropriate outputs. While model editing has been proposed to remove or filter undesirable concepts in embedding and latent spaces, it can inadvertently damage learned manifolds, distorting concepts in close semantic proximity. We identify limitations in current model editing techniques, showing that even benign, proximal concepts may become misaligned. To address the need for safe content generation, we propose a modular, dynamic solution that leverages safety-context embeddings and a dual reconstruction process using tunable weighted summation in the latent space to generate safer images. Our method preserves global context without compromising the structural integrity of the learned manifolds. We achieve state-of-the-art results on safe image generation benchmarks, while offering controllable variation of model safety. We identify trade-offs between safety and censorship, which presents a necessary perspective in the development of ethical AI models. We will release our code. Keywords: Text-to-Image Models, Generative AI, Safety, Reliability, Model Editing
• Abstract（参考訳）: 大規模で未処理のデータセットでマルチモーダル生成モデルをトレーニングすることで、ユーザは有害で安全でない、議論の余地のない、文化的に不適切なアウトプットにさらされる可能性がある。 埋め込み空間や潜伏空間における望ましくない概念を除去あるいはフィルタリングするためにモデル編集が提案されているが、学習された多様体に不注意にダメージを与え、密接な意味的近接において概念を歪ませることができる。 我々は現在のモデル編集技法の限界を特定し、良質で近性的な概念が相反する可能性があることを示す。 安全なコンテンツ生成の必要性に対処するために,安全コンテクストの埋め込みを活用するモジュール型動的解法と,より安全な画像を生成するために潜時空間の重み付け和を用いた2重再構築法を提案する。 本手法は,学習多様体の構造的整合性を損なうことなく,大域的文脈を保存する。 我々は、モデル安全性の制御可能なバリエーションを提供しながら、安全な画像生成ベンチマークの最先端結果を達成する。 安全と検閲のトレードオフを特定し、倫理的AIモデルの開発に必要な視点を提示します。 私たちはコードを公開します。 キーワード:テキスト・ツー・イメージモデル、生成AI、安全性、信頼性、モデル編集

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