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探究不安全的视频生成
内容提要
该研究探讨了在线用户生成内容游戏的非法推广问题，开发了UGCG-Guard系统，能够有效识别非法推广图片，准确率达到94%。同时，研究了视觉-语言生成模型的有害内容生成倾向，提出了新型毒性度量标准WInToRe，并开发了毒素去除方法。此外，针对文本到视频生成的安全风险，建立了T2VSafetyBench基准，强调视频生成安全的重要性。
关键要点
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该研究开发了UGCG-Guard系统，能够有效识别在线用户生成内容游戏中的非法推广图片，准确率达到94%。
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研究了大规模视觉-语言生成模型在生成有害内容方面的倾向，建立了ToViLaG数据集以评估其毒性。
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提出了新型毒性度量标准WInToRe，并开发了基于瓶颈的毒素去除方法。
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建立了T2VSafetyBench基准，强调文本到视频生成的安全风险，定义了视频生成安全的12个关键方面。
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研究发现最新的文本到图像生成模型可能会生成危险和恶毒的图片，并提出了多种缓解措施。
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社交媒体平台通过人工智能和人工审核模糊危险内容的图像，以提高用户安全性。
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提出了一种统一的多模态视频生成系统，能够处理基于文本和图像的多个视频生成任务，并在公共学术基准中取得了优异的表现。
延伸问答
UGCG-Guard系统的主要功能是什么？
UGCG-Guard系统能够有效识别在线用户生成内容游戏中的非法推广图片，准确率达到94%。
WInToRe毒性度量标准的目的是什么？
WInToRe毒性度量标准旨在评估视觉-语言生成模型生成的有害内容的倾向性。
T2VSafetyBench基准的作用是什么？
T2VSafetyBench基准用于进行文本到视频生成的安全关键评估，定义了视频生成安全的12个关键方面。
社交媒体平台如何提高用户安全性？
社交媒体平台通过人工智能和人工审核模糊危险内容的图像，以提高用户安全性。
研究中发现的文本到图像生成模型的风险是什么？
研究发现最新的文本到图像生成模型可能会生成危险和恶毒的图片。
如何抵御文本到图像模型生成的不安全内容？
SafeGen框架通过消除不安全的视觉表示，提高抵御对抗性提示的能力，有效抑制不安全内容的生成。
