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SAeUron：スパースオートエンコーダによる拡散モデルの解釈可能な概念アンラーニング

（SAeUron: Interpretable Concept Unlearning in Diffusion Models with Sparse Autoencoders）

#Diffusion Model
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田中専務

拓海先生、最近“拡散モデル”って聞くようになりましてね。部下から『不要なコンテンツを消せる技術が出てきた』と言われたのですが、正直ピンと来ておりません。これって要するに何が変わるのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しましょう。要点は三つで説明できますよ。まずは『モデル内部から特定の概念を見つけて消す』ことができる点、次に『その操作が解釈可能である点』、最後に『複数の概念を同時に消せて堅牢性が高い点』です。

田中専務

なるほど、モデルの内部で直接『消す』のですね。でも現場で使うなら、導入コストや失敗リスクが気になります。現実的にうちの現場で使えるんですか。

AIメンター拓海

大丈夫ですよ。まずは仕組みを簡単に。研究で使われているのはSparse Autoencoder（SAE、スパースオートエンコーダ）という

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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