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Oct 12 · Monday

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  1. DefensesarXiv 2610.05401

    AVCE:面向扩散模型可验证概念擦除的审计感知遗忘框架

    提出审计感知遗忘框架 AVCE,从文本与视觉通路擦除扩散模型概念

    Published
    Evaluated models
    Stable Diffusion XL (SDXL), Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5), Flux 1.0
    AbstractAVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。

    AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法,要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计,而不只是挡住对抗提示词。

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  2. DefensesarXiv 2610.03980

    FADE:面向视频扩散模型的帧感知多概念擦除框架

    提出 FADE,对文生视频模型做帧感知多概念擦除

    Published
    Evaluated models
    Wan2.1-T2V-1.3B, Wan2.1-T2V-14B, CogVideoX-2B and others4
    AbstractFADE 用闭式编辑、帧感知适配器和软路由,在单骨干上擦除多概念并压低逐帧残差。

    FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法,用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份,并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现,片段均值会掩盖这一失败。

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  3. DefensesarXiv 2610.02967

    用偏好奖励与评分标准奖励组合后训练前沿文生图模型

    组合偏好奖励与评分标准奖励后训练文生图模型以抑制奖励作弊

    Published
    Evaluated models
    FLUX.2-dev, Ideogram-4
    Abstract组合奖励后训练 FLUX.2-dev 与 Ideogram-4,并报告高于基座的胜率与 Elo。

    作者给出一套开放域文生图后训练配方:把人类偏好奖励和 prompt 条件的 rubric 奖励合在一起,而不是换一个新优化器。问题是单一奖励盖不住用户意图。偏好模型能看整体观感,但对“是否实现每个要求”这类稀疏属性不敏感。

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  4. DefensesarXiv 2609.39548

    NDDL:用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御

    提出 NDDL,用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token

    Published
    Evaluated models
    Stable Diffusion v1.5, Stable Diffusion XL, Stable Diffusion v3.5 and others4
    AbstractNDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移,用动态不一致检测后门并定位触发 token。

    NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御:防御者只有白盒模型访问和良性提示词,没有后门先验,需要区分后门提示词并找出触发 token。

    Paper analysisRead analysis
  5. DefensesarXiv 2609.36099

    通过逆向蒸馏实现数据遗忘(IDU)

    提出 IDU,在无保留样本时蒸馏单步生成器并抑制遗忘子集

    Published
    Evaluated models
    IDU one-step generator
    AbstractIDU 同时做单步蒸馏和数据遗忘,在 MNIST 与 CIFAR-10 上压低遗忘类生成率。

    IDU 面向无条件 flow 与 score-based 教师,在蒸馏成单步生成器的同时做数据遗忘。

    Paper analysisRead analysis
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