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SteerDiff:引導邁向安全的文字到圖像擴散模型


核心概念
本文提出了一種名為 SteerDiff 的輕量級適配器模型,用於提高文字到圖像擴散模型的安全性,透過引導文字提示嵌入而非控制生成過程,有效減少不適當內容的產生,同時保持圖像品質和語義保真度。
摘要

SteerDiff:引導邁向安全的文字到圖像擴散模型

論文資訊
  • 作者:Hongxiang Zhang, Yifeng He & Hao Chen
  • 機構:加州大學戴維斯分校工程系
  • 時間:2024 年 10 月 3 日
研究背景

文字到圖像 (T2I) 擴散模型因其生成高品質圖像的能力而備受關注,然而,這些模型也可能被濫用於產生不適當的內容。現有的安全措施,通常依賴於文字分類器或類似 ControlNet 的方法,但這些方法往往不足以完全阻止不當內容的產生。

研究問題

如何有效地減少文字到圖像擴散模型產生不適當內容的風險,同時保持圖像品質和語義保真度?

研究方法

本文提出了一種名為 SteerDiff 的輕量級適配器模型,其運作方式並非直接控制生成過程,而是透過引導文字提示嵌入來實現。SteerDiff 主要包含兩個階段:

  1. 不當概念識別器: 該模組利用多層感知器 (MLP) 模型,透過滑動窗口技術識別文字提示中可能包含不當概念的單個詞彙或短語,並將其分類為適當或不適當。
  2. 安全內容引導: 針對識別出的不當概念,SteerDiff 學習一個線性轉換矩陣,將不安全的嵌入向量轉換為安全的嵌入向量,從而引導擴散模型產生安全的圖像。
實驗結果
  • 在 I2P 資料集上,SteerDiff 在減少不當內容生成方面表現最佳,顯著降低了產生包含暴力、色情、仇恨等不當內容的圖像的機率。
  • 在面對 P4D 和 SneakyPrompt 等紅隊攻擊方法時,SteerDiff 表現出更強的穩健性,有效抵禦了針對裸露和其他不當內容的攻擊。
  • 在 COCO 30k 資料集上,SteerDiff 在保持較高圖像保真度的同時,也確保了生成的圖像與輸入文字提示之間的高度一致性。
研究結論

SteerDiff 為提高文字到圖像擴散模型的安全性提供了一種有效且輕量級的解決方案。透過在文字嵌入空間中識別和引導不當概念,SteerDiff 能有效減少不當內容的產生,同時保持圖像品質和語義保真度。

研究意義
  • SteerDiff 為解決文字到圖像生成中的安全問題提供了一種新的思路。
  • SteerDiff 的輕量級設計使其易於整合到現有的擴散模型中,而無需對模型進行大量的重新訓練。
  • SteerDiff 在概念移除任務中的潛力,為未來研究開闢了新的方向。
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統計資料
SD v1.4 在測試提示中產生了 637 張包含裸露身體部位的圖像。 SteerDiff、ESD、SLD STRONG 和 SLD MAX 分別將裸露圖像的數量減少到 104、389、208 和 134 張。 SD v1.4 產生不當內容的機率從 18.16% 到 46.29% 不等。 SteerDiff 將產生不當內容的機率降低了 85% 以上。 SteerDiff 的 FID-30K 得分為 15.45,CLIP 得分為 0.78。
引述
"在這個工作中,我們提出 SteerDiff,一個用於文字條件擴散模型的兩階段輕量級適配器模型,專注於引導文字提示嵌入而不是控制生成過程。" "我們的方法構建了一個語義邊界,最大限度地將安全和不安全的內容區分開來。" "然後,我們將潛在的不安全嵌入投射到安全區域,同時保留原始語義並保持擴散模型的生成能力。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Hongxiang Zh... arxiv.org 10-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.02710.pdf
SteerDiff: Steering towards Safe Text-to-Image Diffusion Models

深入探究

除了文字到圖像生成之外,SteerDiff 的安全防護機制是否可以應用於其他生成模型,例如文字到影片或音樂?

SteerDiff 的安全防護機制主要運作於文字嵌入空間,透過辨識和操控文字嵌入中的不當概念來引導生成模型產生安全內容。因此,理論上,只要生成模型是基於文字提示進行創作,SteerDiff 的安全防護機制就可以應用於其他生成模型,例如文字到影片或音樂。 以下列舉一些應用於文字到影片或音樂的可能性: 文字到影片: 可以訓練 SteerDiff 辨識和轉換與暴力、色情或仇恨言論相關的文字嵌入,從而避免生成包含這些不當內容的影片。 文字到音樂: 可以訓練 SteerDiff 辨識和轉換可能導致音樂帶有不適當情感或暗示的文字嵌入,例如與歧視、暴力相關的歌詞。 然而,將 SteerDiff 應用於其他生成模型也存在一些挑戰: 不同模態的嵌入空間差異: 文字、影片和音樂的嵌入空間存在差異,需要針對不同模態的特性調整 SteerDiff 的架構和訓練方式。 更複雜的內容審查標準: 相較於圖像,影片和音樂的內容審查標準更加複雜,需要更精細的模型和更大量的訓練數據。 總而言之,SteerDiff 的安全防護機制具有應用於其他生成模型的潛力,但需要克服不同模態的挑戰和更複雜的內容審查標準。

如果使用者故意使用隱晦的語言或圖像來規避 SteerDiff 的安全防護機制,該如何應對?

如同論文中提到的,使用者可能使用隱晦的語言或圖像來規避 SteerDiff 的安全防護機制,例如使用暗語、雙關語、諧音、圖像拼貼等方式。面對這種情況,可以採取以下幾種應對措施: 持續更新訓練數據: 收集並標註包含隱晦表達方式的數據,用於訓練 SteerDiff 的辨識器,使其能夠更好地理解和辨識這些隱晦的不當概念。 結合多模態資訊: 除了文字嵌入之外,還可以結合圖像、語音等多模態資訊進行安全審查。例如,可以訓練一個模型來辨識圖像中的隱晦符號或場景,或者分析音樂中的音調、節奏等特徵,以輔助判斷內容是否安全。 引入人工審查機制: 針對一些難以自動判斷的情況,可以引入人工審查機制,由專業人員進行內容審查,確保安全性。 強化使用者教育: 加強對使用者的教育,提高使用者對安全使用的意識,鼓勵使用者共同維護安全的創作環境。 此外,也可以參考其他領域對抗惡意行為的經驗,例如垃圾郵件過濾、網路釣魚防禦等,借鑒其技術和策略來應對使用者規避安全防護機制的行為。

在確保安全性的同時,如何平衡對藝術表達自由的保護,避免過度審查或限制創作空間?

在確保安全性和藝術表達自由之間取得平衡是一個複雜的議題。以下是一些建議: 明確安全審查的界線: 制定清晰、具體、透明的安全審查標準,明確哪些內容是不被允許的,並公開說明審查的依據和流程。避免使用模糊的詞彙,例如「不適當」、「冒犯」等,盡可能以客觀的標準來界定。 允許申訴和人工審查: 針對被判定為不安全的內容,提供申訴管道,允許創作者對審查結果提出異議,並提供人工審查的選項,由專業人士進行二次判斷。 鼓勵多元和包容的訓練數據: 使用多元、包容的數據集來訓練 SteerDiff,避免模型產生偏見,並盡可能涵蓋各種藝術風格和表達方式,減少對特定藝術形式的壓制。 區分藝術創作和惡意行為: 在技術上,盡可能區分藝術創作和惡意行為。例如,可以開發更精細的模型,區分具有藝術價值的裸露和純粹色情的裸露。 持續與創作者社群溝通: 與創作者社群保持密切溝通,收集意見回饋,並根據實際情況調整安全策略,在確保安全性的同時,盡可能減少對藝術表達自由的限制。 最重要的是,要認識到安全性和藝術表達自由並非完全對立的概念。透過技術手段和社會共識的共同努力,我們可以在確保安全性的同時,為創作者提供一個自由、開放的創作環境。
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