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SD XL
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新框架优化扩散模型引导,以实现更好的保真度-覆盖率权衡 · 跟踪3个来源
研究人员开发了一个新的信息论框架来优化扩散模型中的分类器自由引导(CFG)调度。该方法旨在平衡保真度与分布覆盖率之间的权衡,而这通常会因强引导而受到损害。所提出的方法使用参考点来引导采样器,并推导出目标估计的公式,在ImageNet-512和COCO数据集上展示了具有竞争力的或改进的结果。
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新的PAST2HARM攻击利用过去时态越狱多模态人工智能
研究人员开发了PAST2HARM,一种新颖的越狱技术,通过将提示重塑为过去时态来利用多模态人工智能系统的漏洞。该方法系统地绕过了文本到图像模型的拒绝训练,在Gemini Nano Banana Pro、GPT Image 2和SD XL等各种模型上展示了高攻击成功率。该攻击可以引发包括露骨内容、虚假信息和仇恨言论在内的各种有害内容,凸显了当前人工智能安全措施的基本弱点。