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Prompt-Based Safety Guidance Is Ineffective for Unlearned Text-to-Image Diffusion Models

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저자

Jiwoo Shin, Byeonghu Na, Mina Kang, Wonhyeok Choi, Il-Chul Moon

개요

본 논문은 텍스트-이미지 생성 모델의 유해 콘텐츠 생성 문제를 해결하기 위한 두 가지 주요 접근 방식(유해 개념 제거를 위한 모델 미세 조정 및 negative prompt를 활용하는 training-free guidance 방법) 간의 비호환성을 지적하고, 이를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 두 가지 접근 방식에 대한 수정 없이 concept inversion을 통해 얻은 implicit negative embeddings으로 negative prompts를 대체함으로써 방어 성공률을 향상시키고 입력 prompt의 핵심 의미를 유지한다.

시사점, 한계점

시사점:
유해 콘텐츠 생성 방지를 위한 두 가지 주요 접근 방식의 통합 시도에서 발생하는 비호환성 문제를 해결했다.
concept inversion을 활용하여 기존 방법론에 쉽게 통합될 수 있는 효과적인 방법을 제시했다.
누드 및 폭력 관련 벤치마크에서 방어 성공률 향상을 입증했다.
입력 prompt의 핵심 의미를 보존하는 결과를 얻었다.
한계점:
구체적인 모델 및 데이터셋에 대한 일반화 가능성 추가 검증 필요.
concept inversion 기법의 성능에 따라 방법론의 효율성이 제한될 수 있음.
다른 종류의 유해 콘텐츠에 대한 방어 성능 평가 필요.
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