本期为TechBeat人工智能社区第569期线上Talk。
北京时间2月1日(周四)20:00,香港科技大学博士生—刘智立的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!
他与大家分享的主题是:“Geom-Erasing - 图像生成模型中的隐式概念删除”,届时将系统 地介绍 他的团 队提出的基于几何位置信息的概念去除算法Geom-Erasing,以及Geom-Erasing如何有效地抑制隐含概念的产生等相关工作所做的研究。
Talk·信息
主题:Geom-Erasing-图像生成模型中的隐式概念删除
嘉宾: 香港科技大学博士生 刘智立
时间:北京时间2月1日(周四)20:00
地点:TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
文本到图像 (T2I) 扩散模型经常会无意中生成不需要的概念,例如水印和有害的图片。这些概念我们称为“隐式概念”,是扩散模型在预训练期间无意中学到,然后在推理过程中无法控制地产生。这些类似概念模型的一个个bug,用现有的概念删除方法难以消除。
对此,我们提出Geom-Erasing,一种基于几何位置信息的概念去除算法。此外,我们创建了隐式概念数据集(ICD),包含三种典型的隐式概念(即 QR 码、水印和文本),这些概念很容易在现实生活中被注入。 Geom-Erasing 能有效地抑制隐含概念的产生。
Talk大纲
1、背景 - 图像生成模型水印和安全问题
2、现有方案不足 - 基于re-training和概念删除的方法
3、解决方案 - Geom-erasing算法:隐士概念定位 + 位置编码 + 损失函数改进
4、实验结果 - 2种setting下,Geom-Erasing生成干净安全图片
5、总结
Talk·预习资料
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论文链接: https://arxiv.org/abs/2310.05873
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Talk·嘉宾介绍
刘智立
香港科技大学·博士生
刘智立目前是香港科技大学计算机系博四的学生,导师是James Kwok教授。博士期间主要的研究方向是自监督算法、多专家模型、扩散模型。 在多个会议发表过多篇论文, 包括ICLR,CVPR,ICCV,AAAI等,曾在MSRA,华为诺亚方舟实验室等实习。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=37287
-The End-
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