論文の概要: Safeguarding Text-to-Image Generation via Inference-Time Prompt-Noise Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03876v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 05:12:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:40:53.667038
• Title: Safeguarding Text-to-Image Generation via Inference-Time Prompt-Noise Optimization
• Title（参考訳）: 推論時間 Prompt-Noise 最適化によるテキスト・画像生成の保護
• Authors: Jiangweizhi Peng, Zhiwei Tang, Gaowen Liu, Charles Fleming, Mingyi Hong,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルはテキスト・プロンプトに基づいて高品質で多様な画像を生成する能力で広く認識されている。 T2Iモデルの不適切な画像生成を防ぐための現在の取り組みは、バイパスが容易であり、敵の攻撃に対して脆弱である。 本稿では,PNO(Prompt-Noise Optimization)と呼ばれる,安全でない画像生成を緩和する新しい学習不要手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.378296359782585
• License:
• Abstract: Text-to-Image (T2I) diffusion models are widely recognized for their ability to generate high-quality and diverse images based on text prompts. However, despite recent advances, these models are still prone to generating unsafe images containing sensitive or inappropriate content, which can be harmful to users. Current efforts to prevent inappropriate image generation for diffusion models are easy to bypass and vulnerable to adversarial attacks. How to ensure that T2I models align with specific safety goals remains a significant challenge. In this work, we propose a novel, training-free approach, called Prompt-Noise Optimization (PNO), to mitigate unsafe image generation. Our method introduces a novel optimization framework that leverages both the continuous prompt embedding and the injected noise trajectory in the sampling process to generate safe images. Extensive numerical results demonstrate that our framework achieves state-of-the-art performance in suppressing toxic image generations and demonstrates robustness to adversarial attacks, without needing to tune the model parameters. Furthermore, compared with existing methods, PNO uses comparable generation time while offering the best tradeoff between the conflicting goals of safe generation and prompt-image alignment.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルはテキスト・プロンプトに基づいて高品質で多様な画像を生成する能力で広く認識されている。 しかし、最近の進歩にもかかわらず、これらのモデルはいまだに機密性や不適切なコンテンツを含む安全でない画像を生成する傾向にあり、これはユーザにとって有害である。 拡散モデルにおける不適切な画像生成を防ぐための現在の取り組みは、バイパスが容易であり、敵攻撃に対して脆弱である。 T2Iモデルと特定の安全性目標との整合性を確保するには、依然として重要な課題である。 本研究では,PNO(Prompt-Noise Optimization)と呼ばれる,安全でない画像生成を緩和する新しい学習不要手法を提案する。 提案手法では,サンプリングプロセスに連続的なプロンプト埋め込みと入射ノイズ軌跡を併用して安全な画像を生成する,新しい最適化手法を提案する。 その結果,本フレームワークは有害な画像生成を抑える上での最先端性能を実現し,モデルパラメータを調整せずに敵攻撃に対する堅牢性を示すことがわかった。 さらに、従来の方法と比較して、PNOは同等な生成時間を使用し、安全な生成と迅速なイメージアライメントの相反する目標の最良のトレードオフを提供する。

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