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基于隐式提示的文本到图像模型的研究
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近的文本到图像（T2I）模型取得了巨大的成功，并提出了一个名为ImplicitBench的基准来评估其性能和安全性。实验结果表明，T2I模型能够准确地创建由隐性提示指示的各种目标符号，但隐性提示也给模型带来了隐私泄露的潜在风险，并且大多数模型中的NSFW约束可以通过隐性提示绕过。呼吁T2I社区更加关注隐性提示的潜力和风险，并进一步调查其能力和影响。
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关键要点
- 最近的文本到图像（T2I）模型取得了巨大的成功。
- 提出了一个名为ImplicitBench的基准来评估T2I模型的性能和安全性。
- 隐性提示可能摆脱安全约束，对模型应用构成潜在威胁。
- 研究了隐性提示对流行T2I模型的性能和影响。
- 设计并收集了2000多个隐性提示，涵盖一般符号、名人隐私和不适宜工作（NSFW）问题。
- 实验结果表明，T2I模型能够准确创建由隐性提示指示的目标符号。
- 隐性提示给T2I模型带来隐私泄露的潜在风险。
- 大多数T2I模型中的NSFW约束可以通过隐性提示绕过。
- 呼吁T2I社区关注隐性提示的潜力和风险，倡导平衡的方法。
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