論文の概要: Analyzing Bias in Diffusion-based Face Generation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06402v1
• Date: Wed, 10 May 2023 18:22:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 16:53:02.790314
• Title: Analyzing Bias in Diffusion-based Face Generation Models
• Title（参考訳）: 拡散型顔生成モデルにおけるバイアスの解析
• Authors: Malsha V. Perera and Vishal M. Patel
• Abstract要約: 拡散モデルは、合成データ生成と画像編集アプリケーションでますます人気がある。 本研究では, 性別, 人種, 年齢などの属性に関して, 拡散型顔生成モデルにおけるバイアスの存在について検討する。 本研究は,GAN(Generative Adversarial Network)とGAN(Generative Adversarial Network)をベースとした顔生成モデルにおいて,データセットサイズが属性組成および知覚品質に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.80072686374564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are becoming increasingly popular in synthetic data generation and image editing applications. However, these models can amplify existing biases and propagate them to downstream applications. Therefore, it is crucial to understand the sources of bias in their outputs. In this paper, we investigate the presence of bias in diffusion-based face generation models with respect to attributes such as gender, race, and age. Moreover, we examine how dataset size affects the attribute composition and perceptual quality of both diffusion and Generative Adversarial Network (GAN) based face generation models across various attribute classes. Our findings suggest that diffusion models tend to worsen distribution bias in the training data for various attributes, which is heavily influenced by the size of the dataset. Conversely, GAN models trained on balanced datasets with a larger number of samples show less bias across different attributes.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、合成データ生成や画像編集アプリケーションで人気が高まっている。 しかし、これらのモデルは既存のバイアスを増幅し、下流アプリケーションへ伝播することができる。 そのため、出力のバイアス源を理解することが不可欠である。 本稿では,性別,人種,年齢といった属性に関して,拡散に基づく顔生成モデルにおけるバイアスの存在について検討する。 さらに,データセットのサイズが,様々な属性クラスにおける拡散とGANに基づく顔生成モデルの両方の属性組成と知覚品質に与える影響について検討した。 実験結果から,拡散モデルが各種属性のトレーニングデータの分布バイアスを悪化させる傾向にあり,データセットのサイズに大きく影響することが示唆された。 逆に、バランスのとれたデータセットに基づいてトレーニングされたganモデルは、多くのサンプルで異なる属性に対するバイアスが少ない。

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