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Repurposing Image Diffusion Models for Adversarial Synthetic Structured Data: A Case Study of Ground Truth Drift
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि अनमॉडिफाइड इमेज डिफ्यूजन मॉडल्स को प्रतिकूल (एडवर्सरियल) टैबुलर डेटा उत्पन्न करने के लिए पुन: उपयोग किया जा सकता है जो मशीन ऑडिटर्स को धोखा देता है, जिससे "ग्राउंड ट्रुथ ड्रिफ्ट" प्रेरित होता है जहाँ सिंथेटिक साक्ष्य को चुपचाप प्रामाणिक के रूप में पुनर्वर्गीकृत कर दिया जाता है, और साथ ही मशीन द्वारा उपभोग किए जाने वाले सिंथेटिक साक्ष्य के संदर्भ में सांख्यिकीय और संवेदी यथार्थवाद के बीच अंतर करता है।