論文の概要: A Concept is More Than a Word: Diversified Unlearning in Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18767v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 11:20:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.111537
• Title: A Concept is More Than a Word: Diversified Unlearning in Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: 概念は言葉以上のもの:テキストと画像の拡散モデルにおける未学習の多様化
• Authors: Duc Hao Pham, Van Duy Truong, Duy Khanh Dinh, Tien Cuong Nguyen, Dien Hy Ngo, Tuan Anh Bui,
• Abstract要約: 概念アンラーニングは、テキスト・ツー・イメージ拡散モデルにおける有害なコンテンツ生成のリスクを低減するための有望な方向である。 既存のアプローチは通常、未学習のターゲット概念を特定するためにキーワードに依存している。 本稿では、文脈的に多様なプロンプトの集合を通して概念を表現する分散フレームワークであるDiversified Unlearningを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.124297073085513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concept unlearning has emerged as a promising direction for reducing the risks of harmful content generation in text-to-image diffusion models by selectively erasing undesirable concepts from a model's parameters. Existing approaches typically rely on keywords to identify the target concept to be unlearned. However, we show that this keyword-based formulation is inherently limited: a visual concept is multi-dimensional, can be expressed in diverse textual forms, and often overlap with related concepts in the latent space, making keyword-only unlearning, which imprecisely indicate the target concept is brittle and prone to over-forgetting. This occurs because a single keyword represents only a narrow point estimate of the concept, failing to cover its full semantic distribution and entangled variations in the latent space. To address this limitation, we propose Diversified Unlearning, a distributional framework that represents a concept through a set of contextually diverse prompts rather than a single keyword. This richer representation enables more precise and robust unlearning. Through extensive experiments across multiple benchmarks and state-of-the-art baselines, we demonstrate that integrating Diversified Unlearning as an add-on component into existing unlearning pipelines consistently achieves stronger erasure, better retention of unrelated concepts, and improved robustness against adversarial recovery attacks.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への拡散モデルにおいて、望ましくない概念をモデルパラメータから選択的に消去することで、有害なコンテンツ生成のリスクを低減するための有望な方向として、概念アンラーニングが登場した。 既存のアプローチは通常、未学習のターゲット概念を特定するためにキーワードに依存している。 しかし、このキーワードに基づく定式化は本質的に制限されている: 視覚概念は多次元であり、多様なテキスト形式で表現でき、しばしば潜在空間における関連する概念と重なり合うことがあり、キーワードのみのアンラーニングが不正確にターゲット概念が脆く、過剰に鍛造される傾向がある。 これは、単一のキーワードが概念の狭い点の推定しか表現せず、その完全な意味分布と潜在空間の絡み合ったバリエーションをカバーできないためである。 この制限に対処するために,単一キーワードではなく,文脈的に多様なプロンプトのセットを通じて概念を表現する分散フレームワークであるDiversified Unlearningを提案する。 このリッチな表現は、より正確で堅牢なアンラーニングを可能にします。 複数のベンチマークと最先端のベースラインにわたる広範な実験を通じて、Diversified Unlearningを既存の未学習パイプラインにアドオンコンポーネントとして統合することで、より強力な消去、無関係な概念の維持、敵のリカバリ攻撃に対する堅牢性の向上が一貫して達成されていることを実証した。

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