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DiffUE: Enhancing Utility-Unlearnability Trade-off of Unlearnable Examples via Diffusion Autoencoders
यह शोध पत्र DiffUE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो डिफ्यूजन-आधारित ऑटोएनकोडर के माध्यम से सिमेंटिक स्पेस में अदृश्य शोर (imperceptible noise) इंजेक्ट करके इमेज उपयोगिता और अनलर्नैबिलिटी (unlearnability) के बीच के संतुलन को बेहतर बनाती है, जिससे प्रभावी रूप से पुन: सीखने की रणनीतियों का विरोध करने वाली और दृश्य निष्ठा (visual fidelity) बनाए रखने वाली मजबूत, उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां निर्मित होती हैं।