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原标题:ECCV 2024 | 机器遗忘之后,扩散模型真正安全了吗?
关键字:模型,文本,机器,图片,内容
文章来源:机器之心
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AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文第一作者为密歇根州立大学计算机系博士生张益萌,贾景晗,两人均为OPTML实验室成员,指导教师为刘思佳助理教授。OPtimization and Trustworthy Machine Learning (OPTML) 实验室的研究兴趣涵盖机器学习/深度学习、优化、计算机视觉、安全、信号处理和数据科学领域,重点是开发学习算法和理论,以及鲁棒且可解释的人工智能。
在人工智能领域,图像生成技术一直是一个备受关注的话题。近年来,扩散模型(Diffusion Model)在生成逼真且复杂的图像方面取得了令人瞩目的进展。然而,技术的发展也引发了潜在的安全隐患,比如生成有害内容和数据版权。这不仅可能对用户造成困扰,还可能涉及法律和伦理问题。
尽管目前已有不少机器遗忘
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