論文の概要: CROPS: Model-Agnostic Training-Free Framework for Safe Image Synthesis with Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05359v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 16:43:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:58:59.096740
• Title: CROPS: Model-Agnostic Training-Free Framework for Safe Image Synthesis with Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: CROPS:潜在拡散モデルを用いた安全な画像合成のためのモデル非依存学習自由フレームワーク
• Authors: Junha Park, Ian Ryu, Jaehui Hwang, Hyungkeun Park, Jiyoon Kim, Jong-Seok Lee,
• Abstract要約: 最近の研究では、安全チェッカーは敵の攻撃に対して脆弱性があることが示されており、NSFW(Not Safe For Work)イメージを生成することができる。 我々は、NSFW画像を生成する敵攻撃に対して、追加の訓練を必要とせずに容易に防御できるモデルに依存しないフレームワークであるCROPSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.799517170191919
• License:
• Abstract: With advances in diffusion models, image generation has shown significant performance improvements. This raises concerns about the potential abuse of image generation, such as the creation of explicit or violent images, commonly referred to as Not Safe For Work (NSFW) content. To address this, the Stable Diffusion model includes several safety checkers to censor initial text prompts and final output images generated from the model. However, recent research has shown that these safety checkers have vulnerabilities against adversarial attacks, allowing them to generate NSFW images. In this paper, we find that these adversarial attacks are not robust to small changes in text prompts or input latents. Based on this, we propose CROPS (Circular or RandOm Prompts for Safety), a model-agnostic framework that easily defends against adversarial attacks generating NSFW images without requiring additional training. Moreover, we develop an approach that utilizes one-step diffusion models for efficient NSFW detection (CROPS-1), further reducing computational resources. We demonstrate the superiority of our method in terms of performance and applicability.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの進歩により、画像生成は大幅な性能向上を示した。 これは、露骨または暴力的な画像の作成など、画像生成の潜在的悪用に関する懸念を提起する。 これを解決するために、安定拡散モデルには、初期テキストプロンプトとモデルから生成された最終的な出力イメージを検閲する安全チェッカーがいくつか含まれている。 しかし、最近の研究では、これらの安全チェッカーは敵の攻撃に対して脆弱性があることが示されており、NSFW画像を生成することができる。 本稿では,これらの攻撃はテキストプロンプトや入力潜伏者の小さな変化に対して堅牢ではないことを示す。 CROPS(Circular or RandOm Prompts for Safety)は,NSFW画像を生成する敵攻撃に対して,追加の訓練を必要とせずに容易に防御できる,モデルに依存しないフレームワークである。 さらに,1段階拡散モデルを用いて効率的なNSFW検出(CROPS-1)を行い,計算資源を削減する手法を開発した。 性能と適用性の観点から,本手法の優位性を実証する。

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