論文の概要: Mosaic: Compositional Multi-Concept Erasure via Vector Field Blending

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25574v1
• Date: Mon, 25 May 2026 08:27:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.473153
• Title: Mosaic: Compositional Multi-Concept Erasure via Vector Field Blending
• Title（参考訳）: モザイク:ベクトル場ブレンドによる構成多概念消去
• Authors: Junseok Ko, Jungwoo Kim, Jong-Seok Lee,
• Abstract要約: 概念消去は、テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルにおいて、安全で倫理的な画像合成を確保するための重要な研究方向として登場した。 一つのシーン内で複数のターゲット概念を同時に除去することを目的とした新しいタスクである構成的マルチコンセプト消去を導入する。 本稿では,フローベースT2Iモデルにおけるマルチコンセプト消去のための新しいフレームワークであるMosaicを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.575616600476284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concept erasure has emerged as a key research direction for ensuring safe and ethical image synthesis in Text-to-Image (T2I) models. While existing studies have explored concept erasure across multiple concepts, they typically assume only a single target concept per image, a limitation increasingly exposed by modern flow-based T2I models, which can generate complex scenes with multiple concepts simultaneously. To address this gap, we introduce compositional multi-concept erasure, a new task that aims to simultaneously remove multiple target concepts within a single scene. We propose CoME-Bench, a benchmark for evaluating compositional multi-concept erasure, which covers both intra- and cross-category scenarios. We further propose Mosaic, a novel framework for multi-concept erasure in flow-based T2I models, which exploits the spatial locality of target concepts in the vector field by dynamically constructing concept-specific masks and selectively blending them without additional optimization. Extensive experiments demonstrate that Mosaic effectively removes multiple target concepts in complex compositional scenes while preserving non-target contexts.
• Abstract（参考訳）: 概念消去は、テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルにおいて、安全で倫理的な画像合成を確保するための重要な研究方向として登場した。 既存の研究では、複数の概念にまたがって概念の消去を検討してきたが、一般的にイメージ毎に1つのターゲット概念しか想定していない。 このギャップに対処するために,単一シーン内で複数のターゲット概念を同時に除去することを目的とした新しいタスクである,構成的マルチコンセプト消去を導入する。 本稿では,構成的マルチコンセプト消去の評価ベンチマークであるCoME-Benchを提案する。 さらに、フローベースT2Iモデルにおけるマルチコンセプト消去のための新しいフレームワークであるMosaicを提案する。このフレームワークは、ベクトル場におけるターゲット概念の空間的局所性を利用して、概念固有のマスクを動的に構築し、追加の最適化なしにそれらを選択的にブレンドする。 大規模な実験により、モザイクは複雑な構成シーンにおける複数のターゲット概念を効果的に除去し、非ターゲットコンテキストを保存することを示した。

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