論文の概要: T2VUnlearning: A Concept Erasing Method for Text-to-Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17550v3
• Date: Mon, 29 Sep 2025 03:38:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 14:13:47.294398
• Title: T2VUnlearning: A Concept Erasing Method for Text-to-Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: T2VUnlearning:テキスト・ビデオ拡散モデルの概念消去手法
• Authors: Xiaoyu Ye, Songjie Cheng, Yongtao Wang, Yajiao Xiong, Yishen Li,
• Abstract要約: テキスト・ツー・ビデオ拡散モデル(T2V)の最近の進歩は、生成されたビデオの品質を大幅に向上させた。 明示的または有害なコンテンツを生成する能力は、誤用や潜在的権利侵害に関連する新しい課題をもたらす。 未学習に基づく概念消去を解決策として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.59080421751043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in text-to-video (T2V) diffusion models have significantly enhanced the quality of generated videos. However, their capability to produce explicit or harmful content introduces new challenges related to misuse and potential rights violations. To address this newly emerging threat, we propose unlearning-based concept erasing as a solution. First, we adopt negatively-guided velocity prediction fine-tuning and enhance it with prompt augmentation to ensure robustness against prompts refined by large language models (LLMs). Second, to achieve precise unlearning, we incorporate mask-based localization regularization and concept preservation regularization to preserve the model's ability to generate non-target concepts. Extensive experiments demonstrate that our method effectively erases a specific concept while preserving the model's generation capability for all other concepts, outperforming existing methods. We provide the unlearned models in \href{https://github.com/VDIGPKU/T2VUnlearning.git}{https://github.com/VDIGPKU/T2VUnlearning.git}.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・ビデオ拡散モデル(T2V)の最近の進歩は、生成されたビデオの品質を大幅に向上させた。 しかし、明示的または有害なコンテンツを生成する能力は、誤用や潜在的権利侵害に関連する新しい課題をもたらす。 この新たな脅威に対処するために,未学習に基づく概念消去を解決策として提案する。 まず,大規模言語モデル (LLMs) により改良されたプロンプトに対するロバスト性を確保するため, 速度予測の微調整を導入し, 高速化した。 第二に, マスク型局所化正規化と概念保存正規化を組み込んで, 非ターゲット概念の生成能力の維持を図る。 実験により,提案手法は,既存の手法よりも優れたモデル生成能力を保ちながら,特定の概念を効果的に消去することを示した。 We provide the unlearned model in \href{https://github.com/VDIGPKU/T2VUnlearning.git}{https://github.com/VDIGPKU/T2VUnlearning.git}。

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