論文の概要: TIBET: Identifying and Evaluating Biases in Text-to-Image Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01261v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 02:15:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 23:08:38.937701
• Title: TIBET: Identifying and Evaluating Biases in Text-to-Image Generative Models
• Title（参考訳）: TIBET:テキスト・画像生成モデルにおけるバイアスの同定と評価
• Authors: Aditya Chinchure, Pushkar Shukla, Gaurav Bhatt, Kiri Salij, Kartik Hosanagar, Leonid Sigal, Matthew Turk,
• Abstract要約: 我々は、任意のTTIモデルと任意のプロンプトに対して、幅広いバイアススペクトルを研究、定量化するための一般的なアプローチを提案する。 我々の手法は、与えられたプロンプトに関連する可能性のある潜在的なバイアスを自動的に識別し、それらのバイアスを測定する。 本研究では,本手法が意味論的概念を通じて複雑な多次元バイアスを説明できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.076898042211305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-Image (TTI) generative models have shown great progress in the past few years in terms of their ability to generate complex and high-quality imagery. At the same time, these models have been shown to suffer from harmful biases, including exaggerated societal biases (e.g., gender, ethnicity), as well as incidental correlations that limit such a model's ability to generate more diverse imagery. In this paper, we propose a general approach to study and quantify a broad spectrum of biases, for any TTI model and for any prompt, using counterfactual reasoning. Unlike other works that evaluate generated images on a predefined set of bias axes, our approach automatically identifies potential biases that might be relevant to the given prompt, and measures those biases. In addition, we complement quantitative scores with post-hoc explanations in terms of semantic concepts in the images generated. We show that our method is uniquely capable of explaining complex multi-dimensional biases through semantic concepts, as well as the intersectionality between different biases for any given prompt. We perform extensive user studies to illustrate that the results of our method and analysis are consistent with human judgements.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(TTI)生成モデルは、複雑で高品質な画像を生成する能力において、ここ数年で大きな進歩を見せている。 同時に、これらのモデルは、社会的バイアス(例えば、性別、民族性)が誇張されていることや、そのようなモデルがより多様なイメージを生成する能力を制限する偶発的相関など、有害なバイアスに悩まされていることが示されている。 本稿では,任意のTTIモデルと任意のプロンプトに対して,反実的推論を用いて,幅広いバイアススペクトルを研究・定量化するための一般的なアプローチを提案する。 事前に定義されたバイアス軸の集合上で生成された画像を評価する他の研究とは異なり、我々の手法は与えられたプロンプトに関連する可能性のある潜在的なバイアスを自動的に識別し、それらのバイアスを測定する。 さらに、生成した画像の意味概念の観点から、定量的なスコアとポストホックな説明を補完する。 提案手法は,意味的概念を通じて複雑な多次元バイアスを説明できるだけでなく,任意のプロンプトに対して異なるバイアス間の交叉性も説明できることを示す。 提案手法と分析結果が人間の判断と一致していることを示すために,広範なユーザスタディを実施している。

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