如何提升视觉生成模型的可靠性和可控性?

这篇博士论文探讨了如何提高扩散模型的可靠性和可控性,并介绍了MuLan,一个用于可控图像生成的创新性多模态大语言模型代理。

原文标题:【博士论文】迈向值得信赖的视觉生成模型:扩散模型的可靠且可控生成

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

这篇博士论文探讨了如何从不同方面提升视觉生成模型,特别是扩散模型的可靠性和可控性。作者首先揭示了扩散模型中存在的安全隐患,指出这些模型容易被植入恶意后门,导致生成不安全内容。为此,作者提出了一个双层优化框架,可以有效地在模型中插入隐形后门而不影响其正常性能,并指出当前的防御方法难以抵御这种攻击。该框架也适用于模型水印,可用于模型所有权验证。

此外,论文还介绍了MuLan,一个多模态大语言模型代理,用于文本到图像的扩散模型的可控生成。MuLan将文本提示分解成多个子提示,每个子提示专注于生成一个对象,并依赖先前生成的对象。通过视觉语言模型检查器,MuLan可以监控生成过程并修正错误,从而提升对象属性和空间关系的生成性能。MuLan还支持人机交互,增强生成过程的灵活性和效果。

怜星夜思:

1、论文中提到的“隐形后门”具体是如何植入的?有没有一些通俗易懂的例子?
2、MuLan 的这种逐步生成对象的方式,相比于传统的文本到图像生成方法有什么优势?
3、论文中提到的“人机交互”在实际应用中有哪些可能的场景?

原文内容

来源:专知

本文约1000字,建议阅读5分钟

在本文中,我们讨论了如何从不同方面使视觉生成模型更加可靠和可控。


视觉生成模型,尤其是扩散模型,在高质量视觉生成方面展示了令人惊叹的性能,越来越受到学术界和工业界的关注。代表性模型或工具,如DALLE-3 [1] 和 MidJourney,已经广泛应用于日常生活,帮助创作艺术作品或图片。然而,这些强大的工具也带来了潜在风险,因为它们可能被恶意使用来生成并传播不安全的内容,如色情和暴力图片,可能导致严重后果。在本文中,我们讨论了如何从不同方面使视觉生成模型更加可靠和可控。特别地,我们重点关注扩散模型,因为它们是目前最广泛使用的视觉生成模型。
首先,我们揭示了扩散模型中存在的潜在风险,表明在训练过程中,它们可能容易被插入(恶意的)隐形后门,这可能导致不可靠和有害的行为。为此,我们提出了一种新的双层优化框架来表述训练过程,可以通过提出的不同算法实例化,分别用于无条件和条件扩散模型。大量实验表明,后门可以在不影响模型正常性能的情况下有效插入,从而使后门更加隐蔽和稳健。同时,我们实证发现,目前各种防御方法无法缓解提出的隐形后门,增强了该方法在实际应用中的可用性。此外,所提出的隐形后门还可以直接应用于模型水印,用于在黑盒环境中进行模型所有权验证,进一步增强了该框架的意义。
接下来,我们重点讨论文本到图像的扩散模型的可控生成。我们介绍了MuLan,一种多模态大语言模型(Multimodal-LLM)代理,它可以根据文本提示逐步生成对象。MuLan首先将提示分解为几个子提示,每个子提示专注于一个对象。每个对象的生成都依赖于先前生成的对象。通过一个视觉语言模型(VLM)检查器,MuLan可以及时监控生成过程,并在每个生成阶段后自适应地修正可能的错误。MuLan大大提升了在文本提示中对象属性和空间关系的生成性能。通过GPT-4V [2] 和人类的评估,大量实验表明MuLan的卓越性能。此外,我们展示了MuLan可以在生成过程中启用人机交互,进一步增强生成过程的灵活性和效果。
https://lbezone.hkust.edu.hk/bib/991013340348103412#



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关于“隐形后门”的植入,论文中提到了一个双层优化框架。简单来说,可以理解为在模型训练过程中,偷偷加入一些特殊的“触发器”,例如某个特定的像素组合或图案。当输入包含这些“触发器”时,模型就会生成预先设定好的内容,而其他时候则表现正常。就像给模型一个只有你知道的“暗号”一样。

我觉得“人机交互”可以用于艺术创作。艺术家可以在 MuLan 生成图像的过程中进行干预,例如调整某个对象的形状、颜色或者位置,从而创作出更符合自己想法的作品。

论文里提到的双层优化框架,可以理解成既要保证后门有效触发,又要保证后门不被发现。有点像谍战片里的那种,既要完成任务,又要隐藏身份的感觉。

MuLan 就像一个画家,先画背景,再画主体,一步一步来,而不是像传统的模型那样“一笔挥就”。这种方式更精细,也更可控。

在教育领域,人机交互可以帮助学生更好地理解图像生成的原理。学生可以参与到图像生成的每一个步骤中,并观察不同的参数如何影响最终结果。

人机交互也可以应用于设计领域。例如,设计师可以用 MuLan 生成一个初步的方案,然后根据自己的需求进行修改和完善,从而提高设计效率。

传统的文本到图像生成,一下子就把整个图像生成出来,如果提示词比较复杂,很容易出现对象关系混乱或者属性错位的情况。MuLan 的逐步生成,相当于把一个复杂任务拆解成多个简单任务,可以更好地控制每个对象的生成,从而提高最终图像的质量。

我觉得 MuLan 最大的优势在于可以生成更符合逻辑的图像。比如,如果我想生成“一只猫坐在椅子上”,传统的模型可能会生成猫和椅子,但是它们之间没有空间关系,或者猫在椅子下面。MuLan 就可以先生成椅子,再生成坐在椅子上的猫,这样就更符合逻辑了。

想象一下,训练一个识别猫的模型,但是在训练过程中,偷偷地给一部分猫的图片都加上一个几乎看不出来的红色小点。那么这个模型在识别普通猫的时候没问题,但是一旦图片里有这个小红点,它就会把任何东西都识别成猫,这就是一种“隐形后门”。