Talk|香港科技大学刘智立:Geom-Erasing - 图像生成模型中的隐式概念删除

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已准时在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 ",系统地介绍了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

点击下方链接,即可观看视频!

TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区,每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司、国际顶级高校相关专业在读博士的最新研究工作。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验,加速并陪伴其成长。https://www.techbeat.net/talk-info?id=847

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

▼

论文链接:https://arxiv.org/abs/2310.05873

Talk·提问交流

▼

在Talk界面下的**【交流区】**参与互动!留下你的打call🤟和问题🙋,和更多小伙伴们共同讨论,被讲者直接翻牌解答!

你的每一次贡献,我们都会给予你相应的i豆积分,还会有惊喜奖励哦!

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


关于TechBeat人工智能社区

▼

TechBeat(www.techbeat.net)隶属于将门创投,是一个荟聚全球华人AI精英的成长社区。

我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验,加速并陪伴其学习成长。

期待这里可以成为你学习AI前沿知识的高地,分享自己最新工作的沃土,在AI进阶之路上的升级打怪的根据地!

更多详细介绍>>TechBeat,一个荟聚全球华人AI精英的学习成长社区

相关推荐
CV爱数码19 分钟前
论文精读|Learned Primal-Dual:把原始–对偶算法展开成网络
图像处理·算法·计算机视觉·ct·重建·断层扫描
李航198337 分钟前
DeepSeekAI建模三 - 实战建模一组柜子
人工智能·python·计算机视觉·ai·ai编程
SteveSenna1 小时前
RealSense D435i使用指南
计算机视觉
原子延迟2 小时前
视频太大怎么压缩发微信?先查限制再压的3种方法(2026)
开发语言·图像处理·人工智能·计算机视觉·音视频
大熊背4 小时前
一种数码相机快速自动曝光控制方法解读
算法·计算机视觉·自动曝光·快速收敛
工业视觉老A10 小时前
攻克西林瓶液位人工灯检短板,AI 视觉检测保障灌装剂量稳定
人工智能·计算机视觉·视觉检测
xhyu611 天前
【学习笔记】图像质量评估方法 (5.生成图像是否符合用户要求)
笔记·学习·计算机视觉
深圳市快瞳科技有限公司1 天前
人车准入审核的工程实现:证件OCR、联网查验与业务决策
计算机视觉·ocr·vin码查询·车辆证件ocr·车辆信息查验·汽车ocr
波力海苔夹心脆6751 天前
VisionMaster 两级位置修正实战:塑料外壳与金属件装配角度检测
经验分享·计算机视觉·c#·visionmaster·海康机器人·位置修正
拜小白1 天前
【论文解读】PanoSwin:为全景理解打造的“全景版“ Swin Transformer
深度学习·计算机视觉·全景图