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CE-SDWV: Effective and Efficient Concept Erasure for Text-to-Image Diffusion Models via a Semantic-Driven Word Vocabulary
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了CE-SDWV框架，旨在解决文本到图像扩散模型生成不安全内容的问题。该方法通过构建相关词汇表和应用语义抑制策略，有效擦除目标概念，无需重新训练模型，实验结果表明其在多个基准测试中表现良好。
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关键要点
- 本研究提出了CE-SDWV框架，旨在解决文本到图像扩散模型生成不安全内容的问题。
- 该方法通过构建相关词汇表，有效擦除目标概念，无需重新训练模型。
- 应用自适应语义分量抑制策略，提升了概念擦除的效果。
- 实验结果表明，CE-SDWV在多个基准测试中表现良好，具有高效性。
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