論文の概要: Concept Steerers: Leveraging K-Sparse Autoencoders for Controllable Generations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19066v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 11:52:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:12.999403
• Title: Concept Steerers: Leveraging K-Sparse Autoencoders for Controllable Generations
• Title（参考訳）: コンセプトステアラー:制御可能ジェネレーションのためのKスパースオートエンコーダの活用
• Authors: Dahye Kim, Deepti Ghadiyaram,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ生成モデルは、敵対的な攻撃をしがちであり、不安全で非倫理的なコンテンツを不注意に生成する。 我々は,k-スパースオートエンコーダ(k-SAE)を活用して,効率的な,解釈可能な概念操作を実現する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は, 安全でない概念除去において$mathbf20.01%$の改善を実現し, スタイル操作に有効であり, 現在の最先端技術よりも$mathbfsim5$x高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.86252546314626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the remarkable progress in text-to-image generative models, they are prone to adversarial attacks and inadvertently generate unsafe, unethical content. Existing approaches often rely on fine-tuning models to remove specific concepts, which is computationally expensive, lack scalability, and/or compromise generation quality. In this work, we propose a novel framework leveraging k-sparse autoencoders (k-SAEs) to enable efficient and interpretable concept manipulation in diffusion models. Specifically, we first identify interpretable monosemantic concepts in the latent space of text embeddings and leverage them to precisely steer the generation away or towards a given concept (e.g., nudity) or to introduce a new concept (e.g., photographic style). Through extensive experiments, we demonstrate that our approach is very simple, requires no retraining of the base model nor LoRA adapters, does not compromise the generation quality, and is robust to adversarial prompt manipulations. Our method yields an improvement of $\mathbf{20.01\%}$ in unsafe concept removal, is effective in style manipulation, and is $\mathbf{\sim5}$x faster than current state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への生成モデルが著しく進歩しているにもかかわらず、敵対的な攻撃や、不安全で非倫理的なコンテンツを不注意に生成する傾向にある。 既存のアプローチは、計算コストがかかり、スケーラビリティが欠如し、生成品質が損なわれる、特定の概念を取り除くための微調整モデルに依存していることが多い。 そこで本研究では,k-スパースオートエンコーダ(k-SAE)を利用して,拡散モデルにおける効率的かつ解釈可能な概念操作を実現する新しいフレームワークを提案する。 具体的には、まずテキスト埋め込みの潜在空間における解釈可能な単意味概念を特定し、それらを活用して、生成を正確に制御したり、与えられた概念(例えば、ヌード)へ向けたり、新しい概念(例えば、写真スタイル)を導入する。 大規模な実験を通じて、我々のアプローチは非常に単純で、ベースモデルやLoRAアダプタの再訓練を必要とせず、生成品質を損なうことなく、敵の迅速な操作に頑健であることを示す。 提案手法は, 安全でない概念除去において$\mathbf{20.01\%}$を改良し, スタイル操作に有効であり, 現在の最先端技術よりも$\mathbf{\sim5}$x高速である。

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