arXiv · Machine Learning· Hyeonjin Kim, Hangyeol Jung, Heechan Yun, Sungjun Yun, Dong-Jun Han·· 5 天前AI 评分36
SAEParate：面向概念分离扩散模型遗忘的解耦稀疏表示
Disentangled Sparse Representations for Concept-Separated Diffusion Unlearning
AI 导读
该研究提出 SAEParate，在 SAE 潜在空间分离语义重叠概念，以实现文本到图像扩散模型遗忘。方法结合概念感知对比学习、cross-attention 引导的空间聚合和非线性编码器；在 UnlearnCanvas 上达到当前最佳表现，联合风格与对象遗忘的提升尤为突出。
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