基于注意力操纵的AIGC版权风险规避技术教学文档

1. 背景与问题概述

1.1 扩散模型与版权风险

扩散模型作为文生图(AI生成内容，AIGC)的核心技术，存在两类主要版权风险：

1. 生成图像版权归属问题：如北京互联网法院首例"AI文生图"著作权侵权案
2. 训练数据集侵权问题：模型训练使用的数十亿规模数据集(如Laion、COYO、CC12M等)可能包含未授权内容

1.2 现有解决方案的局限性

1. 领域适应(Domain Adaptation)：

   • 将大规模模型适应到干净的小/中型数据集
   • 缺点：收集过滤数据集繁琐，严重影响模型能力，域外图像合成困难

2. 概念遗忘(Concept Forgetting)：

   • 有意从模型中移除特定概念的技术
   • 动机：版权保护、安全性与伦理性、用户定制与企业部署

2. 概念遗忘技术详解

2.1 基本定义

概念遗忘是指通过算法手段从文生图模型中移除特定概念(如人物、风格、物品或敏感内容)的技术，使模型难以生成相关图像。

2.2 典型方法对比

3. Forget-Me-Not方法原理

3.1 扩散模型基础

扩散模型通过T步迭代从高斯噪声x_T恢复原始数据x0（逆向扩散过程），与之相对的是正向扩散过程（信号与噪声混合）。

3.2 交叉注意力机制

在Stable Diffusion中：

• 隐藏特征作为查询向量Q
• 上下文作为键K和值V
• 输出h的计算公式：h = softmax(QK^T/√d)V

3.3 注意力重定向核心思想

1. 定位与遗忘概念相关的上下文嵌入
2. 计算输入特征与这些嵌入之间的注意力图
3. 最小化这些注意力图并反向传播网络
4. 可插入到任何交叉注意力层中

3.4 伪代码逻辑

1. 初始化模型和控制器
2. 设置概念位置(要遗忘的概念)
3. 前向传播时记录注意力权重
4. 计算注意力损失(attn_loss = ||拼接的注意力向量||)
5. 反向传播更新模型
6. 重复直到概念被成功遗忘

4. 实现步骤详解

4.1 文本反演(Textual Inversion)

def train_inversion(unet, vae, text_encoder, ...):
    # 初始化训练状态
    orig_embeds_params = clone(text_encoder.get_input_embeddings().weight)
    index_updates = ~index_no_updates  # 标记可更新的token
    
    for epoch in epochs:
        for batch in dataloader:
            # 前向传播计算损失
            loss = compute_loss(batch)
            loss.backward()
            
            # 梯度累积后更新
            if (step+1) % accum_iter == 0:
                optimizer.step()
                optimizer.zero_grad()
                
                # 嵌入向量正则化
                with torch.no_grad():
                    # 更新token的向量归一化
                    embeddings = text_encoder.get_input_embeddings().weight
                    embeddings[index_updates] = F.normalize(embeddings[index_updates]) * 0.4
                    # 恢复不更新的token
                    embeddings[index_no_updates] = orig_embeds_params[index_no_updates]
            
            # 定期保存和评估
            if step % save_steps == 0:
                save_model()
                if log_wandb:
                    evaluate_and_log()

4.2 注意力控制器实现

class AttnController:
    def __init__(self):
        self.attn_probs = []  # 存储注意力权重
        self.concept_positions = None  # 概念位置掩码
    
    def __call__(self, attn_prob):
        # 记录与概念位置相关的注意力
        if self.concept_positions is not None:
            concept_attn = attn_prob[..., self.concept_positions, :]
            self.attn_probs.append(concept_attn)
        return attn_prob
    
    def get_attn_loss(self):
        # 计算注意力损失
        attn = torch.cat(self.attn_probs, dim=0)
        return attn.norm()
    
    def reset(self):
        self.attn_probs = []

class MyCrossAttnProcessor:
    def __init__(self, controller):
        self.controller = controller
    
    def __call__(self, attn, hidden_states, encoder_hidden_states, ...):
        # 标准注意力计算
        batch_size = hidden_states.shape[0]
        query = attn.to_q(hidden_states)
        key = attn.to_k(encoder_hidden_states)
        value = attn.to_v(encoder_hidden_states)
        
        # 计算注意力权重
        attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-1, -2)) / math.sqrt(attn.head_dim)
        attention_probs = torch.nn.functional.softmax(attention_scores, dim=-1)
        
        # 传递给控制器
        attention_probs = self.controller(attention_probs)
        
        # 完成标准注意力计算
        hidden_states = torch.matmul(attention_probs, value)
        hidden_states = attn.to_out[0](hidden_states)
        hidden_states = attn.to_out[1](hidden_states)
        return hidden_states

4.3 注册注意力处理器

def register_attention_control(unet, controller):
    attn_procs = {}
    cross_att_count = 0
    for name in unet.attn_processors.keys():
        if name.endswith("attn2.processor"):
            attn_procs[name] = MyCrossAttnProcessor(controller)
            cross_att_count += 1
    unet.set_attn_processor(attn_procs)
    print(f"Registered {cross_att_count} cross attention layers")

5. 完整工作流程

1. 准备阶段：

   • 加载预训练模型(如Stable Diffusion)
   • 定义要遗忘的概念(如"马斯克")

2. 文本反演训练：

   • 使用train_inversion函数学习概念对应的嵌入表示
   • 保存训练好的嵌入向量

3. 注意力控制设置：

   • 初始化AttnController
   • 使用register_attention_control将控制器注册到UNet模型

4. 概念遗忘训练：

   • 设置概念位置掩码
   • 前向传播时记录相关注意力权重
   • 计算注意力损失并反向传播
   • 重复直到概念被成功遗忘

5. 验证效果：

   • 生成与遗忘概念相关的图像
   • 确认模型不再生成目标概念

6. 应用示例：移除"马斯克"概念

1. 设置概念为"马斯克"
2. 执行文本反演学习"马斯克"的嵌入表示
3. 进行注意力重定向训练
4. 验证生成结果：
   • 训练前：输入"马斯克"提示会生成马斯克头像
   • 训练后：相同提示不再生成马斯克头像

7. 技术优势

1. 精准性：仅影响目标概念，不影响其他无关概念
2. 通用性：适用于所有主要文本到图像模型
3. 可扩展性：可扩展到其他条件多模态生成模型
4. 效率：相比完全重新训练或领域适应更高效

8. 注意事项

1. 对于不在词汇表中的概念、没有词汇表的模型或描述不清晰的概念，需要使用文本反演增强通用性
2. 注意力重定向可以插入到任何交叉注意力层中
3. 该方法解耦了模型微调与原始损失函数，简化了解决方案

9. 总结

基于注意力操纵的概念遗忘技术提供了一种有效规避AIGC版权风险的方法，通过精确控制模型对特定概念的注意力机制，实现了：

• 受版权保护内容的移除
• 有害内容的过滤
• 企业定制化需求满足

该方法相比传统方案具有更高的精准性和效率，是AI可控性、安全性和版权保护领域的重要技术进步。