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
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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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