论文页面 - 通过速度编辑实现安全的少步生成

来源：https://huggingface.co/papers/2606.23267

摘要

VESFlow 是一种无需训练的安全方法，专为基于流匹配的文本到图像生成设计，通过编辑速度场确保输出安全，同时保持提示的完整性。

流匹配（https://huggingface.co/papers?q=Flow%20matching）近期已成为最先进的文本到图像（T2I）生成领域的有力范式，能够以较少的采样步数实现高质量生成。随着这些模型越来越多地集成到实际应用中，确保生成内容安全且不包含敏感信息已成为关键需求。然而，将安全（https://huggingface.co/papers?q=safety）和概念移除（https://huggingface.co/papers?q=concept%20removal）方法适配到这一新生成框架中仍是一个开放挑战。具体而言，先前的方法主要依赖于在多个去噪步中的迭代轨迹引导，或基于 CLIP 的提示嵌入操作。这些设计假设在基于流匹配（https://huggingface.co/papers?q=flow%20matching）的 T2I 生成中构成了根本性瓶颈，因为有限的采样步数限制了迭代校正，而现代上下文感知文本编码器则降低了嵌入层面干预的效果。在本文中，我们提出 VESFlow，一种专为流匹配（https://huggingface.co/papers?q=flow%20matching）设计、在极少采样步数下无需训练的安全（https://huggingface.co/papers?q=safety）方法。利用流匹配（https://huggingface.co/papers?q=flow%20matching）模型学习边际速度（https://huggingface.co/papers?q=marginal%20velocity）这一事实，我们通过安全条件后验（https://huggingface.co/papers?q=safe-conditional%20posterior）直接编辑速度场（https://huggingface.co/papers?q=velocity%20field）。VESFlow 将轨迹引导至安全输出，同时保持条件提示不变。基于 VESFlow 在良性提示下不改变输出这一观察，我们进一步引入基于风险分数（https://huggingface.co/papers?q=risk%20score-based%20filtering）的过滤机制，跳过速度编辑以减少计算成本，同时保持良性提示的生成。在该过滤基础上，我们提出 VESFlow+，一个更强的 VESFlow 变体，不仅将速度编辑至安全方向，还将其推离不安全方向。实验结果表明，VESFlow+ 成功移除目标概念，在 4 步 MeanFlow（https://huggingface.co/papers?q=MeanFlow）模型上，通过 NudeNet（https://huggingface.co/papers?q=NudeNet）将 Ring-A-Bell 的攻击成功率（https://huggingface.co/papers?q=attack%20success%20rate）降低至 6.3%，MMA-Diffusion 降至 6.8%，同时保持了良性提示的保真度。

查看 arXiv 页面 (https://arxiv.org/abs/2606.23267) 查看 PDF (https://arxiv.org/pdf/2606.23267) 项目页面 (https://uzn36.github.io/VESFlow/) 添加到收藏 (https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2606.23267)

在您的代理中获取此论文：

hf papers read 2606.23267

没有最新 CLI？curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash

引用此论文的模型0

没有模型链接此论文

在模型的 README.md 中引用 arxiv.org/abs/2606.23267 即可从此页面链接。

引用此论文的数据集0

没有数据集链接此论文

在数据集的 README.md 中引用 arxiv.org/abs/2606.23267 即可从此页面链接。

引用此论文的 Spaces0

没有 Space 链接此论文

在 Space 的 README.md 中引用 arxiv.org/abs/2606.23267 即可从此页面链接。

包含此论文的收藏集0

没有收藏集包含此论文

将此论文添加到收藏集 (https://huggingface.co/new-collection) 即可从此页面链接。