Reliable and Efficient Concept Erasure of Text-to-Image Diffusion Models

本文是LLM系列文章，针对《Reliable and Efficient Concept Erasure of Text-to-Image Diffusion Models》的翻译。

摘要

文本到图像模型会遇到安全问题，包括与版权和不安全工作（NSFW）内容相关的问题。尽管已经提出了几种方法来从扩散模型中删除不恰当的概念，但它们往往表现出不完全的删除，消耗大量的计算资源，并无意中损害了生成能力。在这项工作中，我们引入了可靠高效的概念擦除（RECE），这是一种在3秒内修改模型而不需要额外微调的新方法。具体来说，RECE有效地利用封闭形式解决方案来推导新的目标嵌入，这些嵌入能够在未学习的模型中重新生成被擦除的概念。为了减轻派生嵌入可能代表的不适当内容，RECE进一步将其与交叉注意力层中的无害概念对齐。新表示嵌入的推导和擦除是迭代进行的，以彻底擦除不恰当的概念。此外，为了保持模型的生成能力，RECE在推导过程中引入了一个额外的正则化项，从而最大限度地减少了擦除过程中对无关概念的影响。上述所有过程都是封闭的，保证在3秒内高效擦除。与以前的方法相比，我们的方法实现了更高效、更彻底的擦除，对原始生成能力的损害很小，并且对红队工具表现出更强的鲁棒性。代码可在以下网址https://github.com/CharlesGong12/RECE获得。

1 引言

2 相关工作

3 方法

4 实验

5 结论

在这篇论文中，我们提出了一种可靠有效地从文本到图像（T2I）扩散模型中删除特定概念的新方法。我们的方法只修改