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NeurIPS 2024 | 如何防御對抗性提示攻擊?AdvUnlearn讓圖片生成風險驟降

AIGC動態11個月前發布 機器之心
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NeurIPS 2024 | 如何防御對抗性提示攻擊?AdvUnlearn讓圖片生成風險驟降

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原標題:NeurIPS 2024 | 如何防御對抗性提示攻擊?AdvUnlearn讓圖片生成風險驟降
關鍵字:模型,提示,概念,對抗性,圖像
文章來源:機器之心
內容字數:0字

內容摘要:


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擴散模型(Diffusion Models, DMs)已經成為文本到圖像生成領域的核心技術之一。憑借其卓越的性能,這些模型可以生成高質量的圖像,廣泛應用于各類創作場景,如藝術設計、廣告生成等。然而,隨著擴散模型的日益普及,其帶來的安全問題也逐漸顯現。模型在處理開放式互聯網數據時,可能會在生成過程中輸出有害的


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