論文の概要: Word-Level Explanations for Analyzing Bias in Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05500v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 21:39:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-18 13:09:04.476251
• Title: Word-Level Explanations for Analyzing Bias in Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像モデルにおける単語レベル記述によるバイアスの解析
• Authors: Alexander Lin, Lucas Monteiro Paes, Sree Harsha Tanneru, Suraj Srinivas, Himabindu Lakkaraju
• Abstract要約: Text-to-image(T2I)モデルは、人種や性別に基づいて少数派を過小評価する画像を生成することができる。 本稿では,入力プロンプトのどの単語が生成画像のバイアスの原因となるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.71184730702086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image models take a sentence (i.e., prompt) and generate images associated with this input prompt. These models have created award wining-art, videos, and even synthetic datasets. However, text-to-image (T2I) models can generate images that underrepresent minorities based on race and sex. This paper investigates which word in the input prompt is responsible for bias in generated images. We introduce a method for computing scores for each word in the prompt; these scores represent its influence on biases in the model's output. Our method follows the principle of \emph{explaining by removing}, leveraging masked language models to calculate the influence scores. We perform experiments on Stable Diffusion to demonstrate that our method identifies the replication of societal stereotypes in generated images.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像へのモデルは文(即ちプロンプト)を取り、この入力プロンプトに関連する画像を生成する。 これらのモデルは、受賞作品、ビデオ、さらには合成データセットなどを生み出している。 しかし、text-to-image(t2i)モデルは人種や性別に基づいてマイノリティを過小表現する画像を生成することができる。 本稿では,入力プロンプト中の単語が生成画像のバイアスの原因となるかを検討する。 本稿では,各単語のスコアをプロンプトで計算する手法を提案する。 本手法は, マスク付き言語モデルを用いて影響度を計算し, 除去によるemph{Explaining by remove}の原理に従う。 本研究では,安定拡散実験を行い,生成画像における社会ステレオタイプの再現性を示す。

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