論文の概要: Concept Corrector: Erase concepts on the fly for text-to-image diffusion models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16368v2
- Date: Sat, 08 Mar 2025 01:20:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 15:40:25.687268
- Title: Concept Corrector: Erase concepts on the fly for text-to-image diffusion models
- Title（参考訳）: 概念コレクター:テキストから画像への拡散モデルのためのエアーゼ概念
- Authors: Zheling Meng, Bo Peng, Xiaochuan Jin, Yueming Lyu, Wei Wang, Jing Dong,
- Abstract要約: 概念消去は、モデルが生成できる望ましくない概念を消去することを目的としている。
本研究では,特定のタイミングで予測される最終生成画像から得られる視覚的特徴に基づいて,対象概念をチェックする概念コレクタを提案する。
パイプライン全体において、我々の手法はモデルパラメータを変更せず、特定のターゲット概念とそれに対応する代替コンテンツのみを必要とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.065682925662237
- License:
- Abstract: Text-to-image diffusion models have demonstrated the underlying risk of generating various unwanted content, such as sexual elements. To address this issue, the task of concept erasure has been introduced, aiming to erase any undesired concepts that the models can generate. Previous methods, whether training-based or training-free, have primarily focused on the input side, i.e., texts. However, they often suffer from incomplete erasure due to limitations in the generalization from limited prompts to diverse image content. In this paper, motivated by the notion that concept erasure on the output side, i.e., generated images, may be more direct and effective, we propose Concept Corrector. It checks target concepts based on visual features provided by final generated images predicted at certain time steps. Further, it incorporates Concept Removal Attention to erase generated concept features. It overcomes the limitations of existing methods, which are either unable to remove the concept features that have been generated in images or rely on the assumption that the related concept words are contained in input prompts. In the whole pipeline, our method changes no model parameters and only requires a given target concept as well as the corresponding replacement content, which is easy to implement. To the best of our knowledge, this is the first erasure method based on intermediate-generated images, achieving the ability to erase concepts on the fly. The experiments on various concepts demonstrate its impressive erasure performance.
- Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージの拡散モデルでは、性的要素のような様々な望ましくないコンテンツを生成する危険性が示されている。
この問題に対処するために、モデルが生成できる望ましくない概念を消去することを目的とした概念消去のタスクが導入された。
トレーニングベースであれ、トレーニングフリーであれ、以前の方法は、主に入力側、すなわちテキストに焦点を当てていた。
しかし、限られたプロンプトから多様な画像コンテンツへの一般化の限界により、しばしば不完全な消去に悩まされる。
本稿では,出力側の概念消去,すなわち生成画像がより直接的かつ効果的であるという考えから,概念コレクタを提案する。
特定の時間ステップで予測される最終生成画像によって提供される視覚的特徴に基づいてターゲット概念をチェックする。
さらに、コンセプション削除注意を組み込んで、生成されたコンセプト機能を消去する。
既存の手法の限界を克服し、画像で生成された概念的特徴を除去できないか、関連する概念的単語が入力プロンプトに含まれているという仮定に依存する。
パイプライン全体において、我々のメソッドはモデルパラメータを変更せず、特定のターゲット概念だけでなく、実装が容易な代替コンテンツも必要とします。
我々の知る限りでは、これは中間生成画像に基づく最初の消去方法であり、フライ時に概念を消去する能力を達成する。
様々な概念に関する実験は、その印象的な消去性能を実証している。
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