論文の概要: ACE: Anti-Editing Concept Erasure in Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01633v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 04:57:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 16:38:31.524247
• Title: ACE: Anti-Editing Concept Erasure in Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: ACE: テキスト・画像モデルにおける反編集概念の消去
• Authors: Zihao Wang, Yuxiang Wei, Fan Li, Renjing Pei, Hang Xu, Wangmeng Zuo,
• Abstract要約: 既存の概念消去手法は、削除された概念がプロンプトから生成されるのを防ぐために優れた結果が得られる。 本稿では、生成時にターゲット概念を消去するだけでなく、編集時に除去する反編集概念消去(ACE)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.00930293474009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advance in text-to-image diffusion models have significantly facilitated the generation of high-quality images, but also raising concerns about the illegal creation of harmful content, such as copyrighted images. Existing concept erasure methods achieve superior results in preventing the production of erased concept from prompts, but typically perform poorly in preventing undesired editing. To address this issue, we propose an Anti-Editing Concept Erasure (ACE) method, which not only erases the target concept during generation but also filters out it during editing. Specifically, we propose to inject the erasure guidance into both conditional and the unconditional noise prediction, enabling the model to effectively prevent the creation of erasure concepts during both editing and generation. Furthermore, a stochastic correction guidance is introduced during training to address the erosion of unrelated concepts. We conducted erasure editing experiments with representative editing methods (i.e., LEDITS++ and MasaCtrl) to erase IP characters, and the results indicate that our ACE effectively filters out target concepts in both types of edits. Additional experiments on erasing explicit concepts and artistic styles further demonstrate that our ACE performs favorably against state-of-the-art methods. Our code will be publicly available at https://github.com/120L020904/ACE.
• Abstract（参考訳）: 近年のテキスト・画像拡散モデルの進歩は、高品質な画像の生成を著しく促進してきたが、著作権のある画像などの有害なコンテンツの違法な作成への懸念も高まっている。 既存の概念消去手法は、削除された概念がプロンプトから生成されるのを防ぐために優れた結果をもたらすが、通常、望ましくない編集の防止には不十分である。 この問題に対処するために、生成時にターゲット概念を消去するだけでなく、編集時にフィルタリングする反編集概念消去法(ACE)を提案する。 具体的には、条件付きノイズ予測と非条件付きノイズ予測の両方に消去誘導を注入し、編集と生成の両方で消去概念の生成を効果的に防止することを提案する。 さらに,非関係概念の侵食に対処するため,トレーニング中に確率的補正ガイダンスを導入する。 我々は,IP文字を消去するために,代表編集手法(LEDITS++, MasaCtrl)を用いた消去編集実験を行った。 明示的な概念と芸術的スタイルの消去に関する追加実験は、私たちのACEが最先端の手法に対して好意的に機能することを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/120L020904/ACEで公開されます。

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