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(ai怎么做分散效果)

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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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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。

在移除裸露内容上,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侵犯版权和包含风险内容(如虚假新闻、暴力色情内容)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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