用嵌入Nudging避免生成式模型作家块

论文《通过嵌入调整避免生成模型写作障碍》解决了人工智能生成图像领域的一个关键问题：控制输出以防止特定类别或实例的图像，特别是出于隐私和安全考虑。作者提出了一种新颖的方法，允许在不完全停止生成过程的情况下避开不需要的概念。这种技术特别适用于潜在扩散图像模型，旨在防止生成记忆图像，同时仍产生高质量和相关内容。这项工作的重要性在于它有望提高生成模型的可用性，同时减轻与图像记忆相关的风险。这可能会改变依赖生成模型的行业，确保它们可以安全使用而不会牺牲创造力。- 生成图像模型已成为全球现象，带来了新的艺术可能性和滥用的新向量。 - 控制生成模型的生成过程是具有挑战性的问题，特别是为了防止特定的生成类别或实例。 - 人们希望控制生成模型的输出，包括隐私和安全问题、应用限制或用户偏好。 - 已有大量研究致力于过滤提示或过滤这些模型的输出，但这些方法限制了模型的可用性。 - 本文提出了一种方法来解决这个可用性问题，使其能够在检测到不需要的概念时避开它们，同时仍然生成输出。 - 该方法成功地解决了图像记忆问题，并通过评估证明了技术的有效性。 - 该方法成功地防止了生成记忆训练图像，同时保持了与未修改模型相当的图像质量和相关性。