論文の概要: Inspecting the Geographical Representativeness of Images from Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11080v1
• Date: Thu, 18 May 2023 16:08:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 14:07:08.843392
• Title: Inspecting the Geographical Representativeness of Images from Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: テキスト-画像モデルによる画像の地理的代表性の検討
• Authors: Abhipsa Basu, R. Venkatesh Babu and Danish Pruthi
• Abstract要約: 本研究では,27カ国540人の参加者からなるクラウドソーシング調査を用いて,生成された画像の地理的代表性を測定した。 国名のない故意に特定されていない入力に対して、生成された画像は、主にアメリカの周囲を反映しており、その後インドが続く。 多くの国でのスコアは依然として低いままで、将来のモデルがより地理的に包括的である必要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.80961012689933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in generative models has resulted in models that produce both realistic as well as relevant images for most textual inputs. These models are being used to generate millions of images everyday, and hold the potential to drastically impact areas such as generative art, digital marketing and data augmentation. Given their outsized impact, it is important to ensure that the generated content reflects the artifacts and surroundings across the globe, rather than over-representing certain parts of the world. In this paper, we measure the geographical representativeness of common nouns (e.g., a house) generated through DALL.E 2 and Stable Diffusion models using a crowdsourced study comprising 540 participants across 27 countries. For deliberately underspecified inputs without country names, the generated images most reflect the surroundings of the United States followed by India, and the top generations rarely reflect surroundings from all other countries (average score less than 3 out of 5). Specifying the country names in the input increases the representativeness by 1.44 points on average for DALL.E 2 and 0.75 for Stable Diffusion, however, the overall scores for many countries still remain low, highlighting the need for future models to be more geographically inclusive. Lastly, we examine the feasibility of quantifying the geographical representativeness of generated images without conducting user studies.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの最近の進歩は、ほとんどのテキスト入力に対して、現実的かつ関連する画像を生成するモデルを生み出している。 これらのモデルは、毎日何百万もの画像を生成するために使われており、生成芸術、デジタルマーケティング、データ拡張といった領域に大きな影響を与える可能性を秘めている。 大きすぎる影響を考えると、生成したコンテンツが世界の特定の部分を過剰に表現するのではなく、世界中のアーティファクトや周囲を反映していることが重要です。 本稿では,27カ国540人の参加者からなるクラウドソーシング研究を用いて,DALL.E2および安定拡散モデルを用いて生成した共通名詞(例えば,家)の地理的代表性を測定する。 国名のない意図的な入力では、生成された画像は、主にアメリカの周囲を反映しており、上位世代は他国からの周囲を反映している(平均スコアは5点中3点以下)。 入力に国名を指定すると、dall.e 2 と 0.75 では平均で 1.44 ポイント上昇するが、多くの国では依然としてスコアが低く、将来のモデルがより地理的に包括的であることの必要性が強調される。 最後に,ユーザ研究を行うことなく,生成画像の地理的代表性を定量化する可能性について検討する。

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