机构名称：
¥ 1.0
文本到图像的扩散模型在可控图像生成领域取得了巨大成功，同时也带来了隐私泄露和数据版权问题。成员资格推断在此背景下作为检测未经授权数据使用的潜在审计方法而出现。虽然人们对扩散模型进行了一些研究，但由于计算开销和增强的泛化能力，它们并不适用于文本到图像的扩散模型。在本文中，我们首先发现文本到图像的扩散模型中的条件过拟合现象，表明这些模型倾向于在给定相应文本的情况下过拟合图像的条件分布，而不仅仅是图像的边际分布。基于这一观察，我们推导出一个分析指标，即条件似然偏差（CLiD），以进行成员资格推断，这降低了估计单个样本记忆的随机性。实验结果表明，我们的方法在各种数据分布和数据集规模上都明显优于以前的方法。此外，我们的方法表现出对过度拟合缓解策略（例如早期停止和数据增强）的卓越抵抗力。
通过条件似然差异对文本到图像扩散模型进行成员推断
主要关键词
相关文件推荐
