SafeGen_CCS2024

给文生图模型加安全锁,推理时自动过滤违规内容

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 11 🐛 待处理 1 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 139
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

SafeGen_CCS2024 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队LetterLiGo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-safety,ai-security,generative-ai,text-to-image,thrustworthy-ai
GitHub 星标★ 139
上线时间2023-12-04 00:00:00
代码更新2026-03-30
仓库体积2.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

SafeGen 是发表于 CCS 2024 的学术项目,旨在缓解文本到图像模型生成不安全内容的问题。它针对当前扩散模型在生成图像时可能产生暴力、色情等违规内容的安全漏洞,提出了一种基于安全引导的推理时干预方法。核心能力包括:在现有模型推理过程中动态调整生成方向,抑制不安全概念的表达,同时保持生成图像的质量和语义一致性。项目提供了完整的实现代码和评估基准,支持与主流文本到图像模型集成,为 AI 生成内容的安全治理提供了一种轻量级、即插即用的解决方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 139

核心亮点

  • 无需重新训练模型,推理时即插即用,部署成本低
  • 在保持图像质量的同时,显著降低不安全内容生成率
  • 基于 CCS 2024 学术论文,方法有理论支撑,实验数据详实

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持尚不完善
  • 仅支持部分主流模型,通用性待验证

适用场景

  • 内容审核平台过滤 AI 生成违规图片
  • 企业部署文生图服务时的安全合规
  • 研究文本到图像模型的安全对齐方法

替代项目

Safe Latent Diffusion、SLD (Safety Latent Diffusion)、Stable Diffusion Safety Checker

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