論文の概要: LoyalDiffusion: A Diffusion Model Guarding Against Data Replication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01118v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 04:41:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:47:17.247921
- Title: LoyalDiffusion: A Diffusion Model Guarding Against Data Replication
- Title（参考訳）: LoyalDiffusion: データ複製に対する拡散モデルガード
- Authors: Chenghao Li, Yuke Zhang, Dake Chen, Jingqi Xu, Peter A. Beerel,
- Abstract要約: 拡散モデルは、特にトレーニングデータが機密情報を含む場合、トレーニングデータを複製することができる。
画像品質に欠かせない接続に情報転送ブロックを組み込んだ複製対応U-Netアーキテクチャを提案する。
実験により、LoyalDiffusionは、画像の品質を維持しながら48.63%の複製を減少させる、最先端の複製緩和法よりも優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.818344768093927
- License:
- Abstract: Diffusion models have demonstrated significant potential in image generation. However, their ability to replicate training data presents a privacy risk, particularly when the training data includes confidential information. Existing mitigation strategies primarily focus on augmenting the training dataset, leaving the impact of diffusion model architecture under explored. In this paper, we address this gap by examining and mitigating the impact of the model structure, specifically the skip connections in the diffusion model's U-Net model. We first present our observation on a trade-off in the skip connections. While they enhance image generation quality, they also reinforce the memorization of training data, increasing the risk of replication. To address this, we propose a replication-aware U-Net (RAU-Net) architecture that incorporates information transfer blocks into skip connections that are less essential for image quality. Recognizing the potential impact of RAU-Net on generation quality, we further investigate and identify specific timesteps during which the impact on memorization is most pronounced. By applying RAU-Net selectively at these critical timesteps, we couple our novel diffusion model with a targeted training and inference strategy, forming a framework we refer to as LoyalDiffusion. Extensive experiments demonstrate that LoyalDiffusion outperforms the state-of-the-art replication mitigation method achieving a 48.63% reduction in replication while maintaining comparable image quality.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成に有意な可能性を証明している。
しかし、トレーニングデータを複製する能力は、特にトレーニングデータが機密情報を含んでいる場合のプライバシーリスクを示す。
既存の緩和戦略は主にトレーニングデータセットの強化に重点を置いており、拡散モデルアーキテクチャの影響を調査対象に残している。
本稿では,モデル構造,特に拡散モデルのU-Netモデルにおけるスキップ接続の影響を調べ,緩和することで,このギャップに対処する。
まず、スキップ接続におけるトレードオフに関する留意点を提示する。
画像生成の品質を向上させる一方で、トレーニングデータの記憶力を強化し、複製のリスクを増大させる。
そこで本研究では,画像品質に欠かせないスキップ接続に情報転送ブロックを組み込んだ複製対応U-Netアーキテクチャを提案する。
RAU-Netが生成品質に与える影響を認識し,記憶への影響が顕著になる特定の時間経過を更に調べ,同定する。
RAU-Netをこれらの重要な段階に選択的に適用することにより、新たな拡散モデルと目標とするトレーニングと推論戦略を結合し、LoyalDiffusionと呼ぶフレームワークを形成する。
大規模な実験により、LoyalDiffusionは、画像の品質を維持しながら48.63%の複製を減らし、最先端の複製緩和法より優れていることが示された。
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