テキストから画像への変換モデル（T2Iモデル）の安全性を向上させるためには、現在の単一モダリティに依存した検知手法の限界を克服する必要があります。具体的には、以下のような高度な検知手法の開発が期待されます。
マルチモーダル検知システム: テキストと画像の両方を同時に解析できるマルチモーダル検知システムの構築が重要です。これにより、視覚的テキストと画像の相互作用を考慮し、危険なコンテンツをより正確に識別できるようになります。
深層学習を用いた異常検知: 異常検知アルゴリズムを用いて、生成された画像とそのテキストの関係性を学習し、通常のパターンから逸脱した場合に警告を発するシステムの開発が求められます。これにより、潜在的な危険性を早期に発見することが可能になります。
強化学習によるフィルタリング: 強化学習を用いて、生成されたコンテンツの安全性を評価し、フィルタリングの精度を向上させる手法が期待されます。モデルが生成するコンテンツに対してフィードバックを与え、より安全な出力を促すことができます。
ユーザー参加型のフィードバックシステム: ユーザーからのフィードバックを取り入れ、生成されたコンテンツの安全性を評価するシステムの構築が重要です。これにより、リアルタイムでの改善が可能となり、より安全な生成プロセスを実現できます。