論文の概要: CRCE: Coreference-Retention Concept Erasure in Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14232v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 13:09:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:18:17.541579
• Title: CRCE: Coreference-Retention Concept Erasure in Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: CRCE:テキスト・画像拡散モデルにおける参照保持概念の消去
• Authors: Yuyang Xue, Edward Moroshko, Feng Chen, Steven McDonagh, Sotirios A. Tsaftaris,
• Abstract要約: 本稿では,新しい概念消去フレームワークCRCEを紹介する。 コアフェルデンシャルと保持概念を意味的に明示的にモデル化することにより、CRCEはより正確な概念除去を可能にする。 実験により、CRCEは様々な消去タスクにおいて既存の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.074434401274285
• License:
• Abstract: Text-to-Image diffusion models can produce undesirable content that necessitates concept erasure techniques. However, existing methods struggle with under-erasure, leaving residual traces of targeted concepts, or over-erasure, mistakenly eliminating unrelated but visually similar concepts. To address these limitations, we introduce CRCE, a novel concept erasure framework that leverages Large Language Models to identify both semantically related concepts that should be erased alongside the target and distinct concepts that should be preserved. By explicitly modeling coreferential and retained concepts semantically, CRCE enables more precise concept removal, without unintended erasure. Experiments demonstrate that CRCE outperforms existing methods on diverse erasure tasks.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への拡散モデルは、概念消去技術を必要とする望ましくないコンテンツを生成することができる。 しかし、既存の手法は過度な評価に苦しむため、目標とする概念の残余の痕跡や過度な評価は、誤って無関係だが視覚的に類似した概念を排除している。 これらの制約に対処するために,大規模言語モデルを利用した新しい概念消去フレームワークCRCEを導入する。 コアファーデンシャルと保持概念を意味的に明示的にモデル化することにより、CRCEは意図しない消去なしにより正確な概念除去を可能にする。 実験により、CRCEは様々な消去タスクにおいて既存の手法よりも優れていることが示された。

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