精选理由
这篇论文提出了 TILDE,通过分布对齐让概念遗忘模型既能精准擦除目标,又不会牺牲常规生成质量。
TILDE 提出一种新的概念遗忘框架,将遗忘问题形式化为分布对齐任务。该方法通过能量倾斜条件分布,在抑制目标概念图像生成的同时保持提示的良性相对质量。实验在对象、艺术风格和角色等场景下,TILDE 实现强力遗忘,并在保留质量和分布保真度上超越现有基线。
AI 翻译 · 中文
TILDE 提出一种新的概念遗忘框架,将遗忘问题形式化为分布对齐任务。该方法通过能量倾斜条件分布,在抑制目标概念图像生成的同时保持提示的良性相对质量。实验在对象、艺术风格和角色等场景下,TILDE 实现强力遗忘,并在保留质量和分布保真度上超越现有基线。
Concept unlearning in text-to-image diffusion models is critical for safe and practical deployment: with rising privacy concerns, copyright disputes, trademark constraints, and safety regulations, deployed systems must b…