3秒让AI变乖,生成风险图片减少30%!复旦新研究拿下扩散模型概念移除新SOTA|ECCV 2024

AIGC动态4个月前发布 量子位
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3秒让AI变乖,生成风险图片减少30%!复旦新研究拿下扩散模型概念移除新SOTA|ECCV 2024

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原标题:3秒让AI变乖,生成风险图片减少30%!复旦新研究拿下扩散模型概念移除新SOTA|ECCV 2024
关键字:概念,模型,方法,内容,编辑
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内容摘要:


RECE团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI让AI绘画模型变“乖”,现在仅需3秒调整模型参数。
效果be like:生成的风险图片比以往最佳方法减少30%!
像这样,在充分移除梵高绘画风格的同时,对非目标艺术风格几乎没有影响。
在移除露内容上,效果达到“只穿衣服,不改结构”。
这就是复旦大学提出的概念移除新方法——RECE。
目前,基于扩散模型的AI生图有时真假难辨,常被恶意用户用来生成版权和包含风险内容(如虚假新闻、暴力内容)的图像。
SD中使用的的安全措施是使用安全检查器,对违规的生成图像不予展示,还集成了一些用classifier-free guidance来规避风险概念的方法。
但在开源条件下,恶意用户可以轻松绕过这些机制,网上甚至有大把的教程……
针对此,学界提出了“概念移除”,即通过微调来移除文生图扩散模型中特定的风险概念,使其不再具备生成相应内容的能力。
这种方法的资源消耗远低于从头重新训练的SD v2.1版本,也不能被轻易绕过。
而最新研究RECE,拿下概念移除SOTA效果,并且对无关概念破坏极小,论文已被顶会ECCV 2024接收。
整个过程基于高效的


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