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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