Разрозненные спарс-формации для Концепции и диффузии

arXiv:2605.12122v2 Тип уведомления: заменить перекрестное резюме: Необучение конкретных концепций в моделях распространения текстовых материалов становится все более важным для предотвращения нежелательного образования контента. Среди предыдущих подходов маломасштабные методы, основанные на использовании автоенкодера (SAE), привлекли внимание в силу их способности подавлять концепции целей путем легкого манипулирования латентными элементами без изменения параметров модели. Вместе с тем ОАЭ, прошедшие подготовку в основном по вопросам слабой реконструкции, не обеспечивают прямого соблюдения концепции разделения, что дает возможность семантически связанным концепциям делиться латентными особенностями. Для решения этой проблемы мы предлагаем SAEParate, в котором четко выделяются понятия семантически перекрывающиеся в латентном пространстве САЕ на основе концептуально осмысленного контрастного обучения при поддержке межнаправленного пространственного агрегирования с уделением особого внимания регионам, имеющим отношение к концепции. Кроме того, мы укрепляем энкодер с нелинейной трансформацией для увеличения его экспрессивности под этим разделительным объектом