כתבה
arXiv cs.AI ·
LU-500: בסיס אבטחתי להסרת סמלי חברות
LU-500: A Logo Benchmark for Concept Unlearning
בסיס אבטחתי LU-500 להסרת סמלי חברות, המכיל כ-10,000 זוגות טקסט-תמונה, כולל סמלי חברות גלובליות 500. הבסיס מבחן את יכולת המודלים להסיר סמלי חברות מתמונות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.24101v1 Announce Type: cross Abstract: Concept unlearning is increasingly used to limit the reproduction of protected or unsafe visual concepts in text-to-image models. Existing evaluations, however, mostly study targets that dominate the whole image, such as styles, broad object categories, or portrait-like identities, leaving company logos comparatively underexamined. Logos create a different failure mode: a small localized mark can carry the entire protected concept, must be visually precise to remain recognizable, and can be triggered implicitly by products, storefronts, packaging, or advertisements even when the word ``logo'' is absent. We introduce LU-500, a logo-unlearning benchmark built from Fortune Global 500 companies to study this localized and semantically entangled
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית