[논문 리뷰] Safe Latent Diffusion _ Mitigating Inappropriate Degeneration in Diffusion Models

Abstract & Conclusion

1. 문제 제기 및 연구 배경

Stable Diffusion과 같은 텍스트-이미지 생성 모델(Text-to-Image Generation Model)은 이미지 품질과 텍스트 반영 능력에서 놀라운 발전을 이루며 수많은 산업과 서비스에 빠르게 적용되고 있습니다.

하지만 이 모델들은 인터넷의 정제되지 않은 수십억 개의 대규모 데이터셋을 스크랩하여 학습합니다. 그 결과, 인간 사회의 편향(Bias)이나 부적절하고 유해한 행동까지 그대로 학습하게 된다는 치명적인 문제가 발생합니다. AI가 이를 단순히 출력하는 것을 넘어, 사회적 편향(Societal Bias)을 더욱 강화할 위험이 있습니다.

→ 기존의 안전 대책은 주로 이미지가 다 만들어진 뒤에 이를 검사해서 가려버리는 ‘사후 필터링(Post-hoc filtering)’ 방식이었습니다. 하지만 이는 이미지를 생성하는 데 GPU 자원을 모두 낭비하므로 비효율적이며, 사용자가 단어를 교묘하게 꼬아서 입력하는 ‘프롬프트 엔지니어링(우회 공격)’에 너무 쉽게 뚫린다는 한계가 있었습니다.

2. 문제 진단 도구 제안 (I2P Benchmark)

문제를 해결하기에 앞서, 현재 모델이 부적절한 이미지를 얼마나 많이 만들어내는지 객관적으로 측정할 기준이 필요합니다. → 이에 저자들은 실제 유저들이 사용하는 프롬프트를 기반으로 성인물, 폭력 등 7가지 유해 카테고리를 담은 I2P(Inappropriate Image Prompts)라는 새로운 벤치마크 데이터셋을 최초로 구축했습니다.

• I2P Benchmark란? “확산 모델이 얼마나 유해한 이미지를 자주 생성하는지”를 객관적으로 측정하기 위해 만든 최초의 유해 생성 진단용 벤치마크 데이터셋입니다.
  1. 데이터셋의 출처 및 규모: 실제 프롬프트 공유 플랫폼에서 수집한 4,703개의 실제 프롬프트로 구성되어 있습니다. 사용자들이 의도적으로 유해 이미지를 유도하거나, 모호한 표현을 써서 우회 생성된 실제 사례들을 모두 포함시켰습니다.
  2. 7가지 유해 카테고리: Nudity(나체, 성적 묘사, 노출이 과한 의상), Violence(유혈, 잔혹 행위, 무기 및 전투 장면), Shocking(시체, 혐오감을 주는 시각 요소), Hate(인종, 종교, 성별에 대한 차별), Illegal Acts(마약, 범죄, 도박 등 불법 행위), Self-Harm(자해, 자살), Harassment(특정 인물에 대한 공격성 표현)
  3. 측정 방식: 생성된 이미지들을 NudeNet(노출 감지 모델), Q16(유해 이미지 분류기) 등의 자동화 검증 모델에 통과시켜, 전체 생성물 중 “유해 이미지로 판정된 비율”을 객관적으로 측정합니다.

3. 해결책: Safe Latent Diffusion (SLD)

저자들이 제안하는 Safe Latent Diffusion(SLD)은 확산 과정(Diffusion Process) 중간에 유해 요소를 능동적으로 억제하고 제거하는 기법입니다.

• No Additional Training: 모델 가중치를 재학습(Fine-tuning)할 필요 없이 추론(Inference) 단계에서 즉시 작동합니다. ✔️
• No Quality Loss: 생성되는 이미지의 전체적인 화질이나 품질을 떨어뜨리지 않습니다. ✔️
• No Text Alignment Loss: 안전한 이미지로 변경되더라도, 원래 프롬프트가 지시한 핵심 문맥과 구도를 훼손하지 않습니다. ✔️

4. Conclusion

1. 성과: SLD는 데이터셋 필터링이나 막대한 비용의 재학습 없이도 생성형 확산 모델에서 유해한 이미지 출력을 유의미하게 감소시켰음을 입증했습니다. → 오픈소스 생성 모델이 무분별하게 배포되어 발생할 수 있는 사회적 오남용 및 윤리적 문제를, 연산량이 큰 재학습(Computationally heavy) 없이 가볍고 유연하게 제어할 수 있는 실용적 길을 열었습니다.
2. 유연성: SLD는 단순히 차단/허용의 이분법이 아닙니다. 서비스 제공자의 정책이나 유저 연령대에 맞춰 안전성 가이던스의 강도를 조절할 수 있습니다. 즉, 재학습 없이 하이퍼파라미터 조절만으로 유연하게 대응할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.
3. 한계점 및 향후 연구 방향:
   • 안전 프롬프트 정의의 한계: 회피하고자 하는 개념 단어(예: “hate”, “blood”)를 인간이 미리 정해줘야 합니다.
   • 새로운 공격 기법의 등장: 사용자가 단어를 교묘하게 우회(우회 표현, 암호화된 우회 프롬프트)할 경우 완벽한 방어가 어려울 수 있습니다. → 향후 과제: 다양한 유해 카테고리에 대한 동적인 개념 확장과, 교묘해지는 우회 프롬프트 공격에 대한 내성 강화를 향후 과제로 언급했습니다.

👆 챕터 총정리 필터링되지 않은 대규모 인터넷 데이터로 학습된 Diffusion 모델은 필연적으로 유해 이미지를 생성하게 됩니다. 따라서 저자들은 이를 진단하기 위한 벤치마크 데이터셋인 I2P를 제작하고, 모델 재학습 없이 추론 단계에서 CFG(Classifier-Free Guidance)를 응용해 안전하지 않은 방향을 역으로 밀어내는 가이던스 기법을 제안합니다. 이를 통해 빠른 속도, 이미지 품질 유지, 문맥 유지를 동시에 달성해 냈습니다.

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Related Works

1. Latent Diffusion Models (LDM)

LDM은 고차원의 픽셀 공간 대신 오토인코더(Autoencoder)로 압축된 낮은 차원의 잠재 공간에서 확산 과정을 수행합니다. → 노이즈가 섞인 잠재 벡터 z_t가 주어졌을 때, U-Net 신경망 𝜀_𝜃는 원본 잠재 벡터를 복원하기 위해 추가된 노이즈 𝜀를 예측하도록 학습됩니다.

2. Classifier-Free Guidance (CFG)

텍스트 프롬프트 c에 부합하는 이미지를 생성하기 위해, 생성 시점에 조건부 예측값과 비조건부 예측값을 조합하는 CFG 기법을 사용합니다.

CFG 노이즈 예측 수식: 𝜀(z_t, c) = 𝜀_𝜃(z_t, ∅) + s · (𝜀_𝜃(z_t, c) - 𝜀_𝜃(z_t, ∅))

• 𝜀_𝜃(z_t, ∅): 프롬프트가 없는 빈 조건(∅)에서의 비조건부(Unconditional) 노이즈 예측값
• 𝜀_𝜃(z_t, c): 유저 프롬프트 c가 주어진 조건부(Conditional) 노이즈 예측값
• s: 가이던스 스케일(Guidance Scale, 보통 s ≥ 1). 값이 클수록 텍스트 프롬프트 c 방향으로 잠재 벡터를 더 강력하게 밀어줍니다.
• (𝜀_𝜃(z_t, c) - 𝜀_𝜃(z_t, ∅)): 비조건부 대비 “텍스트 프롬프트 c가 가리키는 방향 벡터”를 의미합니다.

3. Negative Prompting

기존에 널리 쓰이는 제어 기법으로, 프롬프트를 두 가지 창으로 나누어 입력합니다.

1. Positive Prompt 창: I2P의 유해 프롬프트(예: japanese body)를 원문 그대로 입력합니다.
2. Negative Prompt 창: 회피하고 싶은 안전 개념(예: nudity, violence)을 따로 입력합니다. → 결과: 디퓨전 모델이 Positive 방향으로 나아가면서, 동시에 Negative 방향을 역으로 밀어내어 이미지를 생성하게 됩니다.

4. 기존 안전성 제어 기법과 한계

기법 분류	작동 원리	한계 및 단점
데이터셋 필터링	학습 전 데이터셋에서 위험 요소를 제거	데이터가 너무 방대하여 완벽한 제거가 불가능하며, 재학습 비용이 매우 큼
사후 필터링	이미지 생성 완료 후 분류기로 검출 및 차단	이미지 생성에 쓰인 계산 자원 낭비되며, 유연한 제어 어려움
개념 삭제	특정 개념을 잊도록 모델 가중치를 미세조정	모델 전반의 생성 능력 저하 가능성 및 추가 학습 필요

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1. Introduction

*Figure 1: <입력 프롬프트=""> → <표준 Stable="" Diffusion=""> → 부적절한 이미지 생성 (Nudity/Violence) → SLD 적용 → 안전하게 수정된 고품질 이미지 생성*

1. 부적절한 이미지 생성 현상: Nudity, Violence 요소가 포함될 수 있는 프롬프트를 입력했을 때, 기존 Stable Diffusion은 노출이나 유혈 표현이 여과 없이 담긴 이미지를 그대로 생성합니다.
2. 원래 구도와 문맥의 보존: SLD를 적용한 결과, 이미지 전체를 무작위로 바꾸거나 흑백/블러 처리를 하는 것이 아닙니다. 인물의 포즈, 배경, 조명, 스타일을 그대로 유지한 채 부적절한 부분(예: 노출된 신체)만 옷으로 자연스럽게 덮거나 유해 요소를 지워냅니다.
3. 가이던스 강도에 따른 유연성: SLD의 강도 옵션(Weak, Medium, Strong, Max)에 따라 유해 요소를 얼마나 적극적으로 회피할지 단계별로 변화하는 과정을 시각적으로 보여줍니다.

텍스트-이미지 디퓨전 모델의 급성장과 데이터의 그림자

Latent Diffusion Model을 비롯한 초거대 생성 모델은 텍스트 지시어를 고화질 이미지로 변환하는 데 뛰어난 성과를 보이며 광범위하게 활용되고 있습니다. → 그러나 이 모델들은 인터넷에서 무작위로 긁어모은 수십억 개 규모의 정제되지 않은 데이터셋으로 학습됩니다. 그 결과, 인간 사회의 부적절한 행동(성인물, 폭력, 자해)과 편향(성별, 인종)을 모델이 그대로 흡수하여 재현하는 Inappropriate Degeneration(부적절한 퇴화) 문제가 발생합니다.

SLD가 제안하는 새로운 패러다임

기존의 방어 기법들이 가진 딜레마를 극복하기 위해, 저자들은 재학습 없이 추론 단계의 잠재 공간(Latent Space)에서 생성 방향을 직접 조향(Steering)하자는 혁신적인 해결책을 제시합니다.

• Inference-time Guidance: 이미지 생성이 진행되는 노이즈 제거 과정에서, 현재 잠재 벡터가 ‘부적절한 개념’ 방향으로 흘러가는지 실시간으로 감지합니다.
• Vector Steering: 부적절한 방향이 감지되면, 해당 방향의 역방향(Negative Direction)으로 잠재 벡터를 밀어내어 안전한 영역으로 궤도를 수정합니다.

논문의 4가지 핵심 기여 (Contributions)

1. 문제 정의: Diffusion 모델의 ‘Inappropriate Degeneration’ 현상을 체계적으로 정의하고 문제를 공론화했습니다.
2. I2P 벤치마크 제안: 7개 유해 카테고리를 포함하는 4,703개 프롬프트 기반의 객관적 진단 데이터셋을 구축했습니다.
3. SLD 개발: 추가 학습 없이 추론 단계에서 부적절한 컨텐츠를 능동적으로 억제하는 가이던스 알고리즘을 제안했습니다.
4. 실증적 검증: 이미지 품질과 텍스트 반영도를 완벽히 유지하면서 유해 생성률을 획기적으로 낮출 수 있음을 실증했습니다.

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1.1 Risks and Promises of Unfiltered Data (정제되지 않은 데이터의 위험과 가능성)

RISKS (위험성): 필터링 불능이 가져오는 치명적 위험 ⚠️

필터링을 거치지 않은 데이터는 인간 사회의 가장 어두운 단면도 함께 학습시키는 치명적 부작용을 낳습니다.

• Inappropriate Degeneration (부적절한 퇴화): 성인물, 유혈, 폭력, 혐오 표현, 자해 등 인간 사회에 유해한 컨텐츠가 모델 내부 잠재 공간에 그대로 각인됩니다.
• 사회적 편향의 재생산 및 강화: 인종, 성별, 직업에 대한 고정관념과 편향된 이미지 데이터가 그대로 반영되어, 특정 프롬프트를 입력했을 때 편향된 이미지를 고착화하여 생성하는 문제가 발생합니다.
• 의도치 않은 유해 생성: 유저가 유해한 단어를 쓰지 않고 지극히 평범한 프롬프트를 입력하더라도, 모델 내부의 잠재적 연관성 때문에 뜬금없이 부적절한 이미지가 튀어나오는 현상이 나타납니다.

[충격적인 Ethnic Bias Experiments (인종적, 성별 편향 실험)] 저자들은 웹 데이터셋의 편향이 생성 모델로 어떻게 전이되는지 입증하기 위해 <국가 이름> body 형태의 프롬프트 실험을 진행했습니다.

1. 데이터셋 단계에서의 편향
   • 'japanese body'라는 단어로 LAION-2B-en 데이터셋 내에서 가장 가까운 이미지 100개를 찾은 결과, 무려 90%가 노출이 있는 성인물이었습니다.
   • → 이는 50개국 글로벌 평균인 22%보다 4배 이상 높은 수치로, 서구권 중심의 인터넷 웹 스크래핑 데이터에 ‘동양인 여성’에 대한 성적 대상화 편향이 심각하게 누적되어 있음을 적나라하게 보여줍니다.
2. Stable Diffusion 생성 결과에서의 편향
   • SD에 <국가 이름> body 프롬프트를 입력하여 각 국가당 100장의 이미지를 생성하고, NudeNet 분류기로 노출 비율을 자동 측정했습니다.
   • 결과: 유럽, 아시아, 오세아니아 국가 프롬프트가 아프리카나 아메리카 국가보다 성적 노출 이미지 생성 비율이 현저하게 높게 측정되었습니다.
   • 'japanese body'의 경우 무려 75% 이상이 노출 이미지로 생성되었습니다. (글로벌 평균: 35%)
   • 결론: 정제되지 않은 데이터로 학습된 SD는 사회적/성적 편향을 그대로 재현할 뿐만 아니라 오히려 끔찍하게 강화시키는 문제를 일으킵니다.

PROMISES (가능성): 정제되지 않은 대규모 데이터의 효용 ✔️

수십억 건 규모의 웹 스크래핑 데이터셋은 부작용이 있음에도 불구하고 생성형 AI의 비약적 발전을 이끈 핵심 동력이기도 합니다.

• 풍부한 표현력과 범용성: 필터링되지 않은 원시 데이터에는 인터넷상의 온갖 예술 스타일, 희귀한 개념, 롱테일(Long-tail) 데이터가 모두 포함되어 있습니다. 덕분에 모델은 매우 복잡하고 창의적인 텍스트 지시어도 자연스럽게 이해하고 표현할 수 있습니다.
• 학습 효율성: 데이터를 엄격하게 정제하려면 막대한 비용과 시간이 들지만, 웹에서 무작위로 긁어모은 데이터는 상대적으로 수집이 매우 쉬워 초거대 모델을 신속하게 학습시킬 수 있습니다.

기존 해결책의 딜레마

기존 방식	작동 원리	한계 및 딜레마
데이터셋 사전 정제	학습 전에 유해 데이터셋을 미리 선별하여 제거	- 수십억 건의 데이터를 완벽히 검수하는 것은 물리적으로 불가능함 - 정제 기준이 검수자의 주관에 치우쳐 문화적/예술적 맥락까지 과도하게 삭제될 위험이 있음 - 사회적 기준이 바뀔 때마다 천문학적 비용을 들여 처음부터 다시 학습해야 함
사후 출력 차단	이미지를 생성한 후 분류기 모델로 검사하여 차단	- 이미지를 다 만든 뒤에 폐기하므로 생성에 사용된 연산 자원이 허공으로 날아감 - 유저에게 아무런 설명 없이 검은 화면만 뱉어내므로 사용자 경험(UX)이 극도로 악화됨
모델 재학습 및 미세조정	유해 개념을 잊도록 모델 가중치를 직접 수정	- 특정 개념을 지우려다가 모델의 전반적인 생성 능력이나 텍스트 반영 능력 자체가 붕괴되는 파국적 망각(Catastrophic Forgetting) 현상이 발생할 수 있음

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2. Classifier-Free Guidance 심층 분석

Stable Diffusion에서 “입력한 텍스트 프롬프트 지시를 얼마나 강력하게 반영하여 이미지를 그릴 것인가”를 제어하는 핵심 원리입니다.

1. Classifier Guidance

생성되는 이미지를 특정 조건에 맞추기 위해, 별도로 학습된 이미지 분류기 모델을 붙이는 방식입니다. → 분류기가 이미지를 보고 ‘고양이 확률’을 계산해서 그 방향으로 유도합니다. 쉽게 말해, 노이즈가 낀 이미지를 실시간으로 분류기에 넣으면, “이걸 이렇게 바꾸면 고양이일 확률이 올라가!”라고 알려주는 기울기(Gradient)를 이용하는 방식입니다. ⚠️ 한계: 외부 이미지 분류기 모델을 별도로 학습해야 하므로 비용과 시간이 많이 들고, 복잡하고 긴 텍스트 프롬프트를 다루기 어렵습니다.

2. Classifier-Free Guidance (CFG)

외부 분류기 없이, U-Net 모델 하나가 ‘조건부 예측’과 ‘비조건부 예측’을 동시에 수행하는 방식입니다.

1. 학습 시점: 모델 학습 시 일정 확률(예: 10~20%)로 텍스트 프롬프트를 일부러 지우고 빈 조건(∅)으로 학습시킵니다.
2. 추론 시점: 매 타임스텝마다 U-Net에게 두 번의 노이즈 예측을 수행하게 합니다.
   • 조건부 노이즈 예측: 𝜀_𝜃(z_t, c) = 프롬프트 c를 주었을 때의 노이즈
   • 비조건부 노이즈 예측: 𝜀_𝜃(z_t, ∅) = 프롬프트가 없을 때의 노이즈

[CFG 핵심 동작 원리] 𝜀(z_t, c) = 𝜀_𝜃(z_t, ∅) + s · (𝜀_𝜃(z_t, c) - 𝜀_𝜃(z_t, ∅))

• z_t: 현재 타임스텝 t 시점에 노이즈가 섞여 있는 잠재 공간 상의 벡터
• c 와 ∅: 사용자가 입력한 텍스트 프롬프트 / 프롬프트가 없는 빈 상태
• 𝜀_𝜃: U-Net 내부의 학습된 가중치 파라미터(𝜃)를 사용한 노이즈 예측 함수
• (𝜀_𝜃(z_t, c) - 𝜀_𝜃(z_t, ∅)): 오직 텍스트 프롬프트 c를 입력했기 때문에 추가로 발생한 노이즈의 변화량(텍스트가 지시하는 방향을 가리키는 벡터)
• s: 방향 벡터를 얼마나 강하게 반영할지 조절하는 가중치 배율 (SD에서 보통 7~8.5)
  • s=1인 경우: 괄호 항이 그대로 더해져 조건부 예측값과 같아짐 (가이던스 효과 없음)
  • s>1인 경우: 텍스트 방향 벡터의 크기를 증폭시켜 프롬프트 지시사항을 강하게 밀어붙임 (값이 너무 크면 이미지 왜곡 발생)
• 𝜀_tilde(z_t, c): 비조건부 예측값에 텍스트 방향 벡터를 가중치 s만큼 더해 산출된 최종 보정 노이즈. 이 노이즈를 이용해 현재 잠재 벡터를 한 스텝 디노이징합니다.

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3. Safe Latent Diffusion (SLD)

3.1 배경 지식 요약

1. LDM: 고차원 픽셀 대신, 오토인코더(Encoder E)를 통해 압축된 잠재 공간 z에서 실행됩니다. 매 타임스텝 t마다 노이즈 𝜀를 예측하는 U-Net 𝜀_tilde(z_t, t, c)를 학습시킵니다.
2. CFG: 위에서 살펴본 𝜀_tilde(z_t, c) = 𝜀_𝜃(z_t, ∅) + s · (𝜀_𝜃(z_t, c) - 𝜀_𝜃(z_t, ∅)) 수식을 사용합니다.

3.2 SLD 알고리즘

👆 핵심 과제: 유저가 입력한 프롬프트 c로 생성되는 이미지에서, 제거하고 싶은 안전 개념 c_s만 선택적으로 배제하는 것!

1. 안전 개념 (Safety Concept, c_s) 저자들이 회피하려는 유해한 텍스트 프롬프트(“nudity”, “blood”, “violence”, “hate” 등)를 c_s로 정의합니다.
2. Naive SLD와 그 한계 단순히 CFG 수식에서 c_s 방향의 노이즈를 빼버리는 접근입니다. 𝜀_tilde(z_t, c, c_s) = 𝜀_𝜃(z_t, ∅) + s · (𝜀_𝜃(z_t, c) - 𝜀_𝜃(z_t, ∅)) - s_s · (𝜀_𝜃(z_t, c_s) - 𝜀_𝜃(z_t, ∅)) ⚠️ 문제점: 이렇게 하면 유해 요소와 무관한 배경, 조명, 질감 등 전체 픽셀 수치들이 무차별적으로 차감되어 화질이 기괴하게 일그러집니다.
3. 정교한 해결책: 안전 방향(𝛾), 마스크(M_t), 임계값(𝜇_s)의 도입 전체를 훼손하지 않고 유해 요소가 발생하는 픽셀만 핀포인트로 필터링하기 위한 3가지 장치입니다.
   • 안전 방향 벡터 (𝛾): 현재 시점 z_t에서 c_s가 얼마나 강하게 작용하는지 방향 벡터를 계산합니다.
     • 비조건부 기준: 𝛾(z_t, c_s) = 𝜀_𝜃(z_t, c_s) - 𝜀_𝜃(z_t, ∅)
     • 조건부 기준: 𝛾(z_t, c, c_s) = 𝜀_𝜃(z_t, c_s) - 𝜀_𝜃(z_t, c) (원문 문맥 보존에 더 효과적)
   • 동적 임계값과 안전 마스크 (M_t): 안전 방향 벡터 𝛾의 절댓값이 임계값 𝜇_s를 넘어선 영역만 1로 가리키는 마스크를 만듭니다.

     • M_t = { i

       𝛾(z_t, c, c_s)_i

       > 𝜇_s }

   • 최종 SLD 노이즈 보정 수식: 𝜀_tilde(z_t, c, c_s) = 𝜀_𝜃(z_t, ∅) + s · (𝜀_𝜃(z_t, c) - 𝜀_𝜃(z_t, ∅)) - s_s · (M_t ⊙ 𝛾(z_t, c, c_s)) (s_s: 회피 방향으로 얼마나 강하게 밀어낼지 정하는 안전 가이던스 스케일)

3.3 Dynamic Guidance Control (동적 제어 기법)

전체 50-100 스텝 동안 안정적인 화질을 유지하기 위해 3가지 제어 기술을 추가합니다.

1. 타임스텝 필터링 (Warm-up & Decay)
   • 초기 스텝(형태, 구도 형성)과 후기 스텝(미세한 질감 묘사)의 역할이 다르므로, 특정 구간(t_warmup ~ t_decay)에서만 SLD가 작동하도록 설계했습니다.
2. 안전 관성 / 모멘텀 (Safety Momentum, v_t)
   • 타임스텝이 넘어갈 때 마스크가 급격히 바뀌어 이미지 경계선에 얼룩이 생기는 것을 방지합니다.
   • 모멘텀 업데이트 수식: v_t = 𝛽 · v_{t+1} + (1 - 𝛽) · (M_t ⊙ 𝛾(z_t))
3. 직교 투영 (Safety Projection)
   • 유해요소를 밀어내려다 정상적인 핵심 의미까지 파손되는 것을 막기 위해, 안전 방향 벡터 중 정상 프롬프트 방향과 직교하는 성분만 남기고 투영시키는 옵션입니다.

✔️ 3장 핵심 Q&A 정리

• Q. 안전 프롬프트 c_s와 유저 프롬프트 c의 차이는? c는 유저가 입력한 전체 문장(예: A portrait of a Japanese woman)이며, c_s는 시스템이 미리 정의해 둔 유해 단어 목록(예: nudity)입니다. 시스템은 c_s를 기준점으로 “현재 그림이 이 방향으로 쏠리는지” 대조합니다.
• Q. 안전 방향 벡터의 조건부/비조건부 차이는? 비조건부(∅ 대비)는 c_s의 절대적 방향을, 조건부(유저 프롬프트 c 대비)는 “유저 의도 대비 유해성 쪽으로 치우친 정도”를 측정합니다. 조건부가 원본 스타일을 보존하는 데 유리합니다.
• Q. SLD 방식을 한 문장으로 요약한다면? → “그림을 그리는 중간중간, 유해해지는 부위만 골라서 반대 방향으로 밀어내는 Steering 기술”

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4. Configuring Safe Latent Diffusion

SD(안전 제어 없음), Weak / Medium / Strong / Max(SLD 강도별 결과), Neg(일반 네거티브 프롬프트 방식 비교군)

5가지 핵심 하이퍼파라미터

안전성과 품질 간의 트레이드오프를 정교하게 조절합니다.

1. Safety Threshold Factor (𝜆 - 안전 임계값): 어느 수준 이상부터 유해 픽셀(마스크 1)로 정할지 결정. 낮을수록 미세한 징후도 넓게 잡고, 높을수록 확실한 영역만 핀포인트로 잡습니다.
2. Safety Guidance Scale (s_s): 반대 방향으로 밀어내는 가이던스 벡터의 세기. 너무 높으면 화질이 일그러집니다.
3. Warm-up Steps (𝛿): 초기 뼈대가 잡히는 몇 스텝 동안은 구도가 붕괴되지 않도록 SLD 개입을 지연시킵니다.
4. Safety Momentum Scale (s_m): 모멘텀 벡터 v_t를 최종 가이던스에 얼마나 반영할지 결정하는 가중치입니다.
5. Safety Momentum factor (𝛽_m): 경계면 얼룩을 방지하기 위해 이전 스텝의 관성을 이어받는 계수(0.2~0.7)입니다.

4가지 표준 프리셋 (Presets)

저자들이 수많은 파라미터 조합(Grid Search)을 테스트하여 찾아낸 최적의 타협점입니다.

Config	𝛿	s_s	𝜆	s_m	𝛽_m	특징 요약
Hyp-Weak	15	200	0.0	0.0	-	처음 15스텝 대기. 회피 강도가 낮아 원본 구도와 품질을 가장 높게 유지
Hyp-Medium	10	1000	0.01	0.3	0.4	(기본 권장값) 10스텝 대기. 안전성과 이미지 품질의 밸런스가 가장 뛰어남
Hyp-Strong	7	2000	0.025	0.5	0.7	더 넓게 마스킹하고, 관성을 70% 유지하여 얼룩을 막으며 강하게 억제
Hyp-Max	0	5000	1.0	0.5	0.7	대기 없이 첫 스텝부터 즉시 SLD 적용. 아동용 서비스처럼 안전을 최우선시할 때 사용

최신 연구 동향

• SAFREE (2025): 명시적 가이던스 대신 유해 토큰 임베딩 기반의 ‘네거티브 부분 공간’을 구축해 궤도를 동적으로 조정합니다.
• Training-Free Safe Denoisers (2025): 특정 값(𝛽_t)이 임계값 아래로 떨어지면 가이던스를 0으로 만드는 적응형 믹싱(Adaptive mixing) 방법론입니다.
• Latent-CLIP (2025): 잠재 공간 자체에서 안전성을 검사하고 최적화하여 SLD의 기본 철학을 계승하면서 효율을 높였습니다.

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5. Inappropriate Image Prompts (I2P)

1. 배경 및 필요성

기존 AI 안전성 평가셋은 대분류 텍스트 분류용이거나, 사람이 인위적으로 합성한 단순한 문장(예: “a nude woman” 등)이 많았습니다. 하지만 실제 사용자들이 AI 이미지 생성 서비스에 입력하는 프롬프트는 훨씬 복잡하고 은유적입니다. 저자들은 “실제 유저들이 사용하는 현실적인 프롬프트를 바탕으로 모델의 안전성을 정밀 측정해야 한다”는 목적하에 I2P 벤치마크 데이터셋을 구축했습니다.

• 수집 출처: AI 이미지 검색 엔진인 Lexica.art에서 실제 유저들이 사용한 프롬프트를 무작위로 추출하여 수집했습니다.
• 전체 규모: 총 4,703개의 실제 프롬프트로 구성되어 있습니다.
• 프롬프트 특성:
  • 명시적 유해 프롬프트: “Blood”, “gore” 등 유해한 단어가 직접 포함된 프롬프트입니다.
  • 암묵적/우회적 유해 프롬프트: 단어 자체는 유해하지 않으나(예: japanese body, a nude relaxing) 모델 내부의 편향 때문에 유해 이미지를 유도하는 프롬프트입니다.

2. I2P의 7가지 유해 카테고리

I2P는 여러 실제 서비스의 커뮤니티 가이드라인 및 윤리적 기준을 종합하여 프롬프트를 7개 유해 영역으로 분류했습니다. 하나의 프롬프트가 여러 개의 카테고리에 동시 해당될 수도 있습니다.

카테고리	설명 및 주요 요소	포함 비율
Nudity (성인물 노출)	나체, 과도한 신체 노출, 성적 묘사	가장 높은 비율
Violence (폭력성)	무기 사용, 전투, 폭력적 행위, 신체적 위해	높은 비율
Shocking (충격 혐오)	시체, 잔혹한 장면, 기괴하고 혐오스러운 시각 요소	중등도 비율
Hate (혐오 표현)	인종, 종교, 성별, 신체 장애 등에 대한 차별, 비하적 상징	소수
Illegal Acts (불법 행위)	마약 복용, 범죄 현장, 불법 도박 등	소수
Self-Harm (자해)	자살, 자해 도구 및 위험한 동작 묘사	소수
Harassment (괴롭힘)	특정 타인에 대한 공격성, 모욕적 표현	소수

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6. Experimental Evaluation

1. 실험 프로토콜 및 자동 평가 시스템

실험을 위해 I2P 데이터셋에 포함된 4,703개의 모든 프롬프트에 대해 각각 10장씩의 이미지를 생성했습니다. 이때 프롬프트별로 개별 개념을 설정하지 않고, 단 하나의 일반적인 부적절 개념 S를 전 카테고리에 동일하게 적용하여 SLD를 작동시켰습니다. 생성된 이미지의 부적절성을 객관적이고 자동화된 방식으로 평가하기 위해 연구진은 두 가지 분류기를 결합한 평가 파이프라인을 구축했습니다.

• NudeNet (노출 전문 검출기): 이미지 내의 신체 노출 영역(성기, 여성 가슴, 둔부 등)을 Bounding Box로 탐지합니다. 노출 부위가 하나라도 지정된 신뢰도 이상으로 검출되면 해당 이미지를 ‘Nudity’ 유해 이미지로 판정합니다.
• Q16 Classifier (범용 유해 이미지 분류기): CLIP 기반으로 학습된 비전 분류기로, 단순 노출뿐만 아니라 폭력, 혐오, 기괴함, 자해 등 전반적인 유해 컨텐츠 유무를 이진 분류합니다. → 두 분류기 중 하나라도 적발 레이블을 출력하면 해당 이미지는 부적절한 것으로 최종 분류됩니다.

2. 무방비 상태의 SD가 보이는 위험성 (Baseline)

아무런 안전 장치가 적용되지 않은 기본 SD v1.4 모델을 평가한 결과는 충격적입니다. → I2P 프롬프트 텍스트 자체의 유해성 비율은 단 1.5%에 불과했지만, 실제 생성된 이미지의 부적절성 비율은 카테고리에 따라 34%~52%에 달했습니다. 텍스트 자체는 무해해 보여도 모델 내부의 편향 때문에 심각한 수준의 부적절한 이미지가 대량으로 생성됨을 보여줍니다.

👆 예상 최대 부적절성(Exp. Max. Inappropriateness)과 부트스트랩(Bootstrap) 기법 사용자가 모델을 사용할 때 경험하게 되는 ‘최악의 순간(피크 위험도)’을 통계적으로 측정한 지표입니다.

• 개념: 25개의 프롬프트를 사용하는 한 세션 동안, 과연 가장 심각했던 단일 프롬프트에서 부적절한 이미지가 얼마나 쏟아질까에 대한 최악의 순간의 평균적인 기대치를 측정한 것입니다. 일반 SD 모델의 예상 최대 부적절성은 무려 96%에 달했습니다.
• Bootstrap 추정 방식: 이미 가지고 있는 표본으로 가상의 실험을 수만 번 반복하여 기댓값을 추정하는 기법입니다.
  1. I2P의 4,703개 프롬프트로 10장씩 생성해 둡니다.
  2. 프롬프트 중 25개를 무작위로 복원추출(중복 허용)합니다. 복원추출을 해야만 무한한 실제 프롬프트 모집단에서 뽑아오는 과정을 확률적으로 구현하고, 매 프롬프트 입력이 서로 영향을 주지 않는 ‘독립 시행’ 조건을 완벽히 유지할 수 있습니다.
  3. 뽑힌 25개 프롬프트 중 유해 이미지 발생 비율이 가장 높은 숫자를 최댓값으로 기록합니다.
  4. 이를 수만 번 반복하여 집계된 최댓값들의 평균을 내어 최종 기댓값을 산출합니다.

3. SLD 적용 결과 및 편향 완화 성과

• 강도에 따른 부적절성 급감: SLD의 제어 강도를 높일수록 부적절한 이미지 생성 비율이 대폭 감소합니다. 가장 강력한 Hyp-Max 설정에서는 부적절 컨텐츠 생성 확률이 75% 감소하여 9% 수준으로 떨어졌습니다. → ⚠️ 중요한 점: 범용 분류기 Q16 자체의 보수적인 FPR(위양성률)이 약 9% 안팎입니다. 즉, Hyp-Max에서 9%로 플래그가 지정된 이미지들은 대부분 분류기의 보수적 오판일 가능성이 높으며, 실질적인 유해 생성은 거의 완벽하게 억제되었음을 의미합니다.
• 국가 및 인종적 편향 완화: 무방비 SD는 LAION 데이터셋의 편향 때문에 ‘japanese body’ 같은 프롬프트에서 노골적인 누드 이미지를 쏟아냈습니다. SLD를 적용한 결과, 국가 키워드 전체에 걸쳐 누드 이미지 수가 75% 감소했고, 일본의 경우 생성 비율이 12%로 줄어들어 전 세계 평균인 9.25%에 가깝게 조율되었습니다.
• SD v2.0과의 시너지: 엄격한 데이터 필터링을 거친 SD 2.0에 SLD를 함께 적용하면 편향 완화 측면에서 더 큰 시너지 효과를 낼 수 있습니다.

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7. Discussion & Limitation

1. Ethical implications (윤리적 함의)

• 데이터 완전 삭제에 대한 경고: 연구진은 학습 데이터셋에서 부적절한 콘텐츠를 완벽히 제거하는 방식을 권장하지 않습니다. 모델이 사전 학습(Pre-training) 단계에서 부적절함과 그 개념에 대해 지식을 습득해야만, 추론 단계에서 특정 요소만 정밀 타겟팅하여 억제(Intervention)할 수 있기 때문입니다.
• 지속적인 데이터 정제: LAION 데이터셋과 같이 불균형한 데이터는 사회적 편향을 강화하므로 지속적인 큐레이션(정제)이 필수적입니다.
• 검열 도구로의 악용 위험성: SLD의 가이던스 방향을 반대로 뒤집으면 부적절한 콘텐츠만 집중적으로 생성하는 악의적 모델(Negative SLD)이 될 수 있습니다. 이에 저자들은 어떤 콘텐츠가 억제(Suppressed)되고 있는지 투명하게 공개할 것을 강력히 촉구했습니다.
• ‘부적절함’ 개념의 사회적 한계: ‘부적절함’은 사회적 규범에 기반하므로 매우 주관적입니다. I2P 벤치마크는 7가지 개념에 한정되어 광범위한 대중의 감정을 모두 담아내지 못한다는 한계가 있습니다.

2. Image Fidelity & Text Alignment (이미지 화질 및 텍스트 일치도)

안전 제어 기법은 유해 이미지를 막으면서도 일반적인 이미지의 화질(Image Fidelity)이나 텍스트 반영 능력(Text Alignment)에 악영향을 주지 않아야 합니다.

✔️ 정량적 지표 및 사용자 평가 (Table 2 요약)

• FID-30k (낮을수록 화질 우수): SD 기본 14.43에서 강도가 가장 높은 Max 설정 시 18.76으로 소폭 상승(하락)했습니다.
• CLIP distance (일정할수록 텍스트 충실도 우수): SD 기본 0.75에서 Max 설정 시 0.76으로 거의 변동이 없었습니다.
• DrawBench 사용자 연구(User Study): 실제 사용자들은 정량적 수치와 다르게 평가했습니다. 전체 응답자의 60% 이상이 SLD를 적용해 생성한 이미지가 기본 SD보다 품질(Image Fidelity, 63.60%)이나 텍스트 일치도(Text Alignment, 60.58%) 면에서 ‘동등하거나 오히려 더 뛰어나다’고 응답했습니다.

최종 결론: Safe Latent Diffusion (SLD)은 이미지 생성 화질과 프롬프트 반영력을 전혀 희생시키지 않으면서도 강력한 안전성을 성공적으로 확보했습니다.