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Ergebnisse für “Text‑zu‑Bild”
Forschung

<h1>Gradient-Projektion verhindert gezielte Memorierung in Diffusionsmodellen</h1> <p>In der Welt der text‑zu‑Bild‑Diffusionsmodelle stellt die unkontrollierte Memorierung von sensiblen Inhalten ein ernstes Sicherheitsrisiko dar. Durch das Auslesen von Attributen können Angreifer proprietäre Informationen extrahieren oder unerlaubt reproduzieren. Traditionelle Gegenmaßnahmen wie Regularisierung oder Datenfilterung verhindern zwar ein Überanpassen an einzelne Beispiele, greifen jedoch nicht konsequent gegen

arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Neues Framework für kontinuierliches Unlernen in Text‑zu‑Bild‑Modellen</p> <p>Die rasante Entwicklung von visuellen Generativmodellen, die auf riesigen Web‑Datensätzen trainiert werden, steht zunehmend im Widerspruch zu Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO und Urheberrechtsgesetzen. Um bestimmte Inhalte ohne den enormen Aufwand eines vollständigen Neu‑Trainings zu entfernen, wird sogenanntes Machine Unlearning (MU) benötigt. Bisherige MU‑Methoden sind jedoch nicht für die reale Situation geeignet, in de

arXiv – cs.LG