如何科学评估概念擦除效果ESD项目LPIPS、风格损失、图像分类三大指标详解【免费下载链接】erasingErasing Concepts from Diffusion Models项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/er/erasing如何判断一个扩散模型是否真正完成了概念擦除只靠肉眼浏览几十张生成图远远不够。ESD项目Erasing Concepts from Diffusion Models为此内置了一套完整的评估工具链LPIPS、风格损失、图像分类三大指标分别从感知、风格、语义三个层面量化概念擦除效果。本文用最通俗的语言为你逐一拆解这三个指标的原理、用法与判读方法帮你做出一份可量化、可复现的评估报告。一、先认识ESD项目它能擦除什么ESD项目是发表于ICCV 2023的开源方案通过对扩散模型Stable Diffusion、SDXL、FLUX等进行针对性微调让模型忘记指定的视觉概念——既可以是梵高、莫奈等艺术风格也可以是汽车、玩偶等物体甚至是不安全内容NSFW。微调过程只需一句简短的概念文字描述作为引导让模型从自身知识中学会绕开该概念。上图清晰展示了三类典型应用擦除裸体内容、擦除艺术风格、擦除指定物体。训练完成后模型在相同提示词下生成的图片会避开这些概念而其余生成能力基本不受影响。二、为什么擦没擦干净必须科学评估概念擦除的效果很难凭感觉判断——一张图看起来不像梵高风格了可能只是随机波动。因此ESD项目在evalscripts/目录下提供了标准化的评估脚本用可量化的指标回答三个问题✅ 擦除后图像是否偏离了原模型LPIPS✅ 风格是否真的消失风格损失✅ 目标物体/类别是否不再出现图像分类下图展示了ESD微调的核心思路冻结原始模型作为参照微调模型在损失函数引导下其输出逐步远离被擦除的概念。三、三大评估指标详解指标评估脚本原理数值含义LPIPSevalscripts/lpips_eval.pyAlexNet特征空间的感知距离越低越相似0完全一致风格/内容损失evalscripts/styleloss.pyVGG19的Gram矩阵越低越接近0完全一致图像分类evalscripts/imageclassify.pyResNet50的Top-k识别目标类别消失擦除成功3.1 LPIPS从人眼感知角度量化擦除程度LPIPSLearned Perceptual Image Patch Similarity是目前公认最接近人眼判断的图像相似度指标。它用AlexNet提取两张图片的特征再计算特征空间的距离比传统PSNR、SSIM更能反映看起来像不像。lpips_eval.py 会逐条读取提示词CSV中的case_number把原始模型与ESD模型生成图一一配对计算LPIPS分数并取平均。数值越低说明擦除后的图像与原图越接近即模型除目标概念外几乎没有误伤。3.2 风格损失用VGG19的Gram矩阵验证风格是否消失风格擦除是ESD最经典的应用而风格本身很难定义。styleloss.py 借鉴神经风格迁移的思路用预训练VGG19提取图像的纹理统计信息Gram矩阵比较原始图像与擦除后图像在conv_1至conv_5层的风格差异同时输出基于conv_4的内容损失帮你判断画面主体结构是否保留。两者都为0时表示两张图完全一致。上图是论文中的艺术风格擦除实验左侧为原始模型输出中间为ESD方法擦除对应艺术家风格后的结果可以看到风格特征被有效去除而场景主体依然完整。3.3 图像分类用ResNet50确认目标概念退场imageclassify.py 使用预训练ResNet50对每张生成图分类输出Top-1到Top-5的类别与置信度。如果擦除的是磁带播放器cassette player那么擦除后模型的输出中该类别应当从Top-k榜单中消失——这是最直观、最有说服力的语义级证据。脚本会把每个case_number的识别结果与提示词表合并输出一张完整的分类CSV。四、一套完整的评估流程从批量生成到自动打分科学评估需要同条件对比用相同提示词、相同随机种子分别让原始模型和ESD模型生成图像。项目数据集已按此设计例如 kelly_prompts.csv、vangogh_prompts.csv、small_imagenet_prompts.csv、unsafe-prompts4703.csv每条记录包含case_number、prompt、evaluation_seed三个关键字段。第一步批量生成评估图像用 generate-images.py 一键生成脚本会自动识别ESD权重是针对unet还是transformer同一套命令可通用于SD、SDXL、FLUXpython evalscripts/generate-images.py \ --base_model stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 \ --esd_path esd-models/sdxl/esd-kelly-from-kelly.safetensors \ --num_samples 1 \ --prompts_path data/kelly_prompts.csv \ --num_inference_steps 20 --guidance_scale 7第二步跑三大评估脚本分别对原始模型生成图和ESD模型生成图计算LPIPS与风格损失再对擦除后的图做图像分类。以LPIPS为例python evalscripts/lpips_eval.py \ --original_path images/original \ --edited_path images/esd-kelly \ --prompts_path data/kelly_prompts.csv \ --save_path ./results评估结果会自动保存为CSV文件如esd-kelly_lpipsloss.csv每个提示词对应一行平均分方便后续制图对比。推理示例还可参考notebooks/下的 esd_inference_sd.ipynb、esd_inference_sdxl.ipynb、esd_inference_flux.ipynb。五、如何科学地解读评估结果 LPIPS与风格损失数值越接近0越好代表擦除过程只动该动的若数值过大说明模型整体能力受损需要检查微调超参数。 图像分类关注被擦除类别是否从Top-k中消失同时观察其余类别是否保持稳定——这是精准擦除的最佳证明。️ NSFW场景项目还提供了 nudenet-classes.py配合NudeNet检测器可量化擦除前后敏感部位标签的出现比例。上图对比了ESD方法与SLD、Stable Diffusion 2.0/2.1等方案在敏感内容擦除上的表现横轴为百分比变化越靠左说明暴露部位减少越明显直观展示了ESD方法在NSFW任务上的优势。六、快速上手指南git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/er/erasing cd erasing pip install -r requirements.txt训练好ESD模型参考 esd_sd.py、esd_sdxl.py、esd_flux.py再按上文流程生成图像、跑三大指标你就能得到一份量化、可复现的概念擦除效果报告。总结概念擦除的效果不是感觉出来的而是测量出来的。LPIPS管感知距离、风格损失管风格一致性、图像分类管语义消失三者互为补充构成一套完整的扩散模型概念擦除效果评估体系。下次评估ESD模型时把这三个指标都跑一遍让擦除效果一目了然。【免费下载链接】erasingErasing Concepts from Diffusion Models项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/er/erasing创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考