CLIPErase: Efficient Unlearning of Visual-Textual Associations in CLIP

📄 arXiv: 2410.23330v2 📥 PDF

作者: Tianyu Yang, Lisen Dai, Xiangqi Wang, Minhao Cheng, Yapeng Tian, Xiangliang Zhang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-30 (更新: 2025-06-05)

备注: ACL main 2025

💡 一句话要点

提出CLIPErase，高效实现CLIP模型中视觉-文本关联的不可学习。

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

关键词: 机器学习不可学习 多模态模型 CLIP模型 视觉-文本关联 选择性遗忘

📋 核心要点

  1. 现有不可学习方法在单模态任务上有所进展，但多模态模型，特别是CLIP模型的不可学习面临独特挑战。
  2. CLIPErase通过解耦和选择性遗忘视觉-文本关联，在不影响模型整体性能的前提下实现高效的不可学习。
  3. 实验表明，CLIPErase在零样本任务中有效遗忘指定关联，同时保持模型在保留数据集上的性能。

📝 摘要（中文）

机器学习不可学习(MU)作为一种从训练模型中移除特定数据的方法，而无需完全重新训练过程，受到了广泛关注。虽然在文本和图像分类等单模态领域已经取得了一些进展，但在多模态模型中的不可学习仍然相对未被探索。在这项工作中，我们解决了CLIP中不可学习的独特挑战，CLIP是一种突出的多模态模型，可以对齐视觉和文本表示。我们介绍CLIPErase，这是一种新颖的方法，可以解耦并选择性地忘记视觉和文本关联，确保不可学习不会损害模型性能。CLIPErase由三个关键模块组成：一个遗忘模块，用于破坏遗忘集中的关联；一个保留模块，用于保持保留集上的性能；以及一个一致性模块，用于保持与原始模型的一致性。在CIFAR-100和Flickr30K数据集上进行的跨四个CLIP下游任务的大量实验表明，CLIPErase有效地忘记了多模态样本零样本任务中指定的关联，同时在不可学习后保持了模型在保留集上的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决CLIP模型中视觉-文本关联的不可学习问题。现有方法在多模态模型上的应用不足，难以在删除特定关联的同时保持模型整体性能。直接进行微调可能会导致灾难性遗忘，影响模型在其他任务上的表现。

核心思路：CLIPErase的核心思路是通过三个模块协同工作，实现选择性遗忘。遗忘模块负责破坏需要遗忘的视觉-文本关联；保留模块负责保持模型在未遗忘数据上的性能；一致性模块则确保模型在遗忘后与原始模型保持一致，避免过度偏离。这种设计旨在在遗忘特定信息的同时，最大限度地保留模型的泛化能力。

技术框架：CLIPErase包含三个主要模块：1) 遗忘模块：通过修改CLIP模型的视觉和文本编码器，破坏需要遗忘的视觉-文本关联。具体实现方式未知。2) 保留模块：利用未遗忘的数据集，对模型进行微调，以保持其在这些数据上的性能。具体实现方式未知。3) 一致性模块：通过引入一致性损失，约束遗忘后的模型输出与原始模型输出的差异，避免模型过度偏离。

关键创新：CLIPErase的关键创新在于其模块化的设计，将不可学习过程分解为遗忘、保留和一致性三个独立但相互协作的模块。这种设计使得可以更精细地控制不可学习过程，避免了传统微调方法可能导致的灾难性遗忘问题。此外，针对CLIP模型的视觉-文本关联特性，CLIPErase同时考虑了视觉和文本两个模态的信息，实现了更有效的不可学习。

关键设计：论文中关于遗忘模块、保留模块的具体实现方式，以及一致性损失函数的具体形式等技术细节未知。这些细节对于理解CLIPErase的实际效果至关重要。此外，各个模块的权重设置，以及训练过程中的超参数选择，也可能对最终的不可学习效果产生影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在CIFAR-100和Flickr30K数据集上进行了实验，并在四个CLIP下游任务中验证了CLIPErase的有效性。实验结果表明，CLIPErase能够在有效遗忘指定关联的同时，保持模型在保留数据集上的性能。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要强调了其在零样本任务中的有效性。

🎯 应用场景

CLIPErase可应用于保护用户隐私、移除模型中的偏见信息、以及应对数据泄露等场景。例如，当用户希望撤回其上传的图片和文本描述时，可以使用CLIPErase从CLIP模型中移除这些信息，防止模型继续使用这些数据。该技术还有助于构建更安全、可靠和负责任的多模态人工智能系统。

📄 摘要（原文）

Machine unlearning (MU) has gained significant attention as a means to remove specific data from trained models without requiring a full retraining process. While progress has been made in unimodal domains like text and image classification, unlearning in multimodal models remains relatively underexplored. In this work, we address the unique challenges of unlearning in CLIP, a prominent multimodal model that aligns visual and textual representations. We introduce CLIPErase, a novel approach that disentangles and selectively forgets both visual and textual associations, ensuring that unlearning does not compromise model performance. CLIPErase consists of three key modules: a Forgetting Module that disrupts the associations in the forget set, a Retention Module that preserves performance on the retain set, and a Consistency Module that maintains consistency with the original model. Extensive experiments on the CIFAR-100 and Flickr30K datasets across four CLIP downstream tasks demonstrate that CLIPErase effectively forgets designated associations in zero-shot tasks for multimodal samples, while preserving the model's performance on the retain set after unlearning.