論文の概要: Adjusting Initial Noise to Mitigate Memorization in Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08625v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 10:37:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:47.215558
• Title: Adjusting Initial Noise to Mitigate Memorization in Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルにおける初期雑音の緩和
• Authors: Hyeonggeun Han, Sehwan Kim, Hyungjun Joo, Sangwoo Hong, Jungwoo Lee,
• Abstract要約: 初期ノイズサンプルは,この脱走の発生時期を決定する上で重要な役割を担っている。 本稿では,初期騒音を個別に調整する2つの緩和策を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.935602641612888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite their impressive generative capabilities, text-to-image diffusion models often memorize and replicate training data, prompting serious concerns over privacy and copyright. Recent work has attributed this memorization to an attraction basin-a region where applying classifier-free guidance (CFG) steers the denoising trajectory toward memorized outputs-and has proposed deferring CFG application until the denoising trajectory escapes this basin. However, such delays often result in non-memorized images that are poorly aligned with the input prompts, highlighting the need to promote earlier escape so that CFG can be applied sooner in the denoising process. In this work, we show that the initial noise sample plays a crucial role in determining when this escape occurs. We empirically observe that different initial samples lead to varying escape times. Building on this insight, we propose two mitigation strategies that adjust the initial noise-either collectively or individually-to find and utilize initial samples that encourage earlier basin escape. These approaches significantly reduce memorization while preserving image-text alignment.
• Abstract（参考訳）: その印象的な生成機能にもかかわらず、テキストから画像への拡散モデルは、しばしばトレーニングデータを記憶して複製し、プライバシーと著作権に対する深刻な懸念を引き起こす。 最近の研究は、この記憶をアトラクション盆地(アトラクション盆地)とみなし、分類器不要誘導(CFG)を適用して、記憶された出力に対する認知軌道を操縦し、この盆地を脱出するまでCFG適用を延期することを提案した。 しかし、このような遅延は、入力プロンプトに不整合な非記憶画像をもたらすことが多く、デノナイジングプロセスにおいてCFGをより早く適用できるように、早期のエスケープを促進する必要性を強調している。 本研究は, 初期ノイズサンプルが, 脱落時期を決定する上で重要な役割を担っていることを示す。 異なる初期サンプルが様々な脱走時間をもたらすことを実証的に観察する。 この知見に基づいて、初期騒音を一括的に調整する2つの緩和戦略を提案し、早期の盆地脱出を促進する初期サンプルを個別に発見・活用する。 これらのアプローチは、画像とテキストのアライメントを維持しながら、メモリ化を著しく削減する。

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