Understanding (Un)Intended Memorization in Text-to-Image Generative Models

📄 arXiv: 2312.07550v1 📥 PDF

作者: Ali Naseh, Jaechul Roh, Amir Houmansadr

分类: cs.CV, cs.CL, cs.CR, cs.LG

发布日期: 2023-12-06

💡 一句话要点

针对文本到图像生成模型，提出一种新的记忆化理解框架。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到图像生成 记忆化 隐私保护 Stable Diffusion 多模态学习

📋 核心要点

  1. 文本到图像生成模型面临记忆化问题，现有定义无法完全捕捉其复杂性，可能导致隐私泄露或生成质量下降。
  2. 论文提出针对文本到图像模型的记忆化新定义，区分有意和无意记忆化，旨在平衡用户隐私和生成质量。
  3. 通过Stable Diffusion模型进行实验，验证了提出的记忆化定义，并展示了其在实际应用中的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态机器学习，特别是像Stable Diffusion和DALL-E 3这样的文本到图像模型，在将文本转换为详细图像方面变得越来越重要。尽管它们的使用日益广泛且具有卓越的生成能力，但迫切需要详细检查这些模型的行为，尤其是在记忆化方面。历史上，机器学习中的记忆化是与上下文相关的，从分类任务到大型语言模型（LLM）和扩散模型等复杂模型，出现了各种定义。然而，与文本到图像合成的复杂性相一致的明确的记忆化概念仍然难以捉摸。这种理解至关重要，因为记忆化会带来隐私风险，但对于满足用户期望，尤其是在生成代表性不足的实体的表示时，又是必不可少的。在本文中，我们针对文本到图像模型引入了一种专门的记忆化定义，根据用户期望将其分为三种不同的类型。我们仔细研究了有意和无意记忆化之间的细微差别，强调了在用户隐私与模型输出的生成质量之间取得平衡的重要性。我们使用Stable Diffusion模型，提供示例来验证我们的记忆化定义并阐明其应用。

🔬 方法详解

问题定义：文本到图像生成模型存在记忆化问题，即模型可能记住训练数据中的特定实例，并在生成过程中不恰当地重现这些实例。现有的记忆化定义主要针对分类或语言模型，无法准确描述文本到图像生成模型中的记忆化现象，尤其是在用户期望、隐私保护和生成质量之间存在复杂权衡的情况下。现有方法缺乏对有意和无意记忆化的区分，难以指导模型设计和训练，从而可能导致隐私泄露或生成质量下降。

核心思路：论文的核心思路是重新定义文本到图像生成模型中的记忆化概念，并将其细分为三种类型，以更好地反映用户期望和隐私保护需求。通过区分有意记忆化（例如，生成特定风格的图像）和无意记忆化（例如，泄露训练数据中的敏感信息），可以更有效地控制模型的行为，并在用户隐私和生成质量之间取得平衡。这种分类方法有助于指导模型设计，使其能够根据用户需求进行定制，同时避免不必要的隐私风险。

技术框架：论文主要通过案例分析和实验验证来阐述提出的记忆化定义。首先，论文详细描述了三种类型的记忆化，并解释了它们在文本到图像生成模型中的具体表现。然后，论文使用Stable Diffusion模型作为实验平台，通过生成不同的图像来验证这些定义。实验过程包括设计特定的文本提示，观察模型生成的图像，并分析这些图像是否符合预期的记忆化类型。

关键创新：论文的关键创新在于提出了针对文本到图像生成模型的记忆化新定义，并将其细分为三种类型。这种分类方法能够更准确地描述模型中的记忆化现象，并为模型设计和训练提供更有效的指导。与现有方法相比，该定义更注重用户期望和隐私保护，有助于开发更安全、更可靠的文本到图像生成模型。

关键设计：论文主要关注记忆化的定义和分类，并没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构的设计。实验部分主要通过人工分析Stable Diffusion模型生成的图像来验证提出的记忆化定义。未来的研究可以进一步探索如何利用这些定义来设计新的损失函数或网络结构，以更好地控制模型的记忆化行为。

📊 实验亮点

论文通过Stable Diffusion模型验证了提出的记忆化定义，展示了不同类型的记忆化在实际应用中的表现。虽然没有提供具体的性能数据，但通过案例分析，清晰地阐述了有意和无意记忆化的区别，为后续研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升文本到图像生成模型的安全性与可控性，例如在生成特定人物或场景图像时，既能满足用户需求，又能避免泄露隐私信息。此外，该研究还有助于开发更符合伦理规范的AI生成内容工具，促进AI技术在艺术创作、内容生成等领域的健康发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal machine learning, especially text-to-image models like Stable Diffusion and DALL-E 3, has gained significance for transforming text into detailed images. Despite their growing use and remarkable generative capabilities, there is a pressing need for a detailed examination of these models' behavior, particularly with respect to memorization. Historically, memorization in machine learning has been context-dependent, with diverse definitions emerging from classification tasks to complex models like Large Language Models (LLMs) and Diffusion models. Yet, a definitive concept of memorization that aligns with the intricacies of text-to-image synthesis remains elusive. This understanding is vital as memorization poses privacy risks yet is essential for meeting user expectations, especially when generating representations of underrepresented entities. In this paper, we introduce a specialized definition of memorization tailored to text-to-image models, categorizing it into three distinct types according to user expectations. We closely examine the subtle distinctions between intended and unintended memorization, emphasizing the importance of balancing user privacy with the generative quality of the model outputs. Using the Stable Diffusion model, we offer examples to validate our memorization definitions and clarify their application.