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Kairan Zhao
Kairan Zhao
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首次发布 Vision Transformers 的机器遗忘基准测试
一篇新的研究论文介绍了首个专门为 Vision Transformers (VTs) 设计的机器遗忘 (MU) 基准测试。该研究弥补了 MU 研究的空白，因为该领域的研究主要集中在卷积神经网络 (CNNs) 上，而不是计算机视觉中日益流行的 VTs。该基准测试采用了各种数据集、MU 算法和协议，为比较 VTs 上 MU 算法的性能提供了一种标准化且可复现的方法，为未来的研究奠定了参考基线。
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新的GUARD框架可缓解文本到图像模型中的记忆问题
研究人员开发了一个名为GUARD的新框架，以缓解文本到图像扩散模型中的记忆问题。该方法在推理过程中调整图像去噪过程，以引导生成内容远离特定的训练数据，同时保持提示的对齐。GUARD的方法涉及根据统计分析选择性地衰减交叉注意力，提供了一种强大的、针对每个提示的解决方案，在不牺牲图像质量的情况下改善了记忆缓解效果。