論文の概要: EraseBench: Understanding The Ripple Effects of Concept Erasure Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09833v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 20:42:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:59:45.098262
• Title: EraseBench: Understanding The Ripple Effects of Concept Erasure Techniques
• Title（参考訳）: EraseBench: 概念消去技術の波及効果を理解する
• Authors: Ibtihel Amara, Ahmed Imtiaz Humayun, Ivana Kajic, Zarana Parekh, Natalie Harris, Sarah Young, Chirag Nagpal, Najoung Kim, Junfeng He, Cristina Nader Vasconcelos, Deepak Ramachandran, Goolnoosh Farnadi, Katherine Heller, Mohammad Havaei, Negar Rostamzadeh,
• Abstract要約: 概念消去技術は、テキスト・ツー・イメージ・モデルから不要な概念を取り除くことができる。 我々は,現在の概念消去技術の障害モードを体系的に検討する。 本稿では,概念消去手法をより深く評価するためのベンチマークであるEraseBENCHを紹介する。 以上の結果から,最先端技術でさえ品質維持に苦慮していることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.2544260436998
• License:
• Abstract: Concept erasure techniques have recently gained significant attention for their potential to remove unwanted concepts from text-to-image models. While these methods often demonstrate success in controlled scenarios, their robustness in real-world applications and readiness for deployment remain uncertain. In this work, we identify a critical gap in evaluating sanitized models, particularly in terms of their performance across various concept dimensions. We systematically investigate the failure modes of current concept erasure techniques, with a focus on visually similar, binomial, and semantically related concepts. We propose that these interconnected relationships give rise to a phenomenon of concept entanglement resulting in ripple effects and degradation in image quality. To facilitate more comprehensive evaluation, we introduce EraseBENCH, a multi-dimensional benchmark designed to assess concept erasure methods with greater depth. Our dataset includes over 100 diverse concepts and more than 1,000 tailored prompts, paired with a comprehensive suite of metrics that together offer a holistic view of erasure efficacy. Our findings reveal that even state-of-the-art techniques struggle with maintaining quality post-erasure, indicating that these approaches are not yet ready for real-world deployment. This highlights the gap in reliability of the concept erasure techniques.
• Abstract（参考訳）: 概念消去技術は、テキスト・ツー・イメージ・モデルから不要な概念を除去する可能性について、近年大きな注目を集めている。 これらの手法は制御されたシナリオで成功を示すことが多いが、現実のアプリケーションにおけるロバスト性やデプロイの準備性は依然として不確実である。 本研究は, 衛生モデルの評価における重要なギャップを, 特に, 様々な概念次元におけるそれらの性能の観点から同定するものである。 我々は、視覚的に類似し、二項的、意味論的に関連づけられた概念に着目し、現在の概念消去技術の失敗モードを体系的に研究する。 これらの相互接続関係は, リップル効果と画質劣化をもたらす概念的絡み合いの現象を引き起こすことが示唆された。 より包括的評価を容易にするために,より深度の高い概念消去手法を評価するために設計された多次元ベンチマークであるEraseBENCHを紹介する。 私たちのデータセットには、100以上の多様な概念と1000以上のプロンプトが含まれており、包括的なメトリクスセットと組み合わせることで、消去効果の全体像を提供します。 以上の結果から,最先端技術でさえ品質維持に苦慮していることが明らかとなった。 これは概念消去技術の信頼性のギャップを浮き彫りにする。

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