論文の概要: Stable Diffusion Exposed: Gender Bias from Prompt to Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03027v2
• Date: Sun, 11 Aug 2024 08:10:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 00:28:29.033664
• Title: Stable Diffusion Exposed: Gender Bias from Prompt to Image
• Title（参考訳）: ガンプトから画像へのジェンダーバイアスは安定して拡散する
• Authors: Yankun Wu, Yuta Nakashima, Noa Garcia,
• Abstract要約: 本稿では,安定拡散画像における生成過程の各ステップにおける性別指標の影響を解析する評価プロトコルを提案する。 以上の結果から,特定の性別に合わせて調整された楽器や,全体のレイアウトの変化など,物体の描写の違いの存在が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.702257177921048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Several studies have raised awareness about social biases in image generative models, demonstrating their predisposition towards stereotypes and imbalances. This paper contributes to this growing body of research by introducing an evaluation protocol that analyzes the impact of gender indicators at every step of the generation process on Stable Diffusion images. Leveraging insights from prior work, we explore how gender indicators not only affect gender presentation but also the representation of objects and layouts within the generated images. Our findings include the existence of differences in the depiction of objects, such as instruments tailored for specific genders, and shifts in overall layouts. We also reveal that neutral prompts tend to produce images more aligned with masculine prompts than their feminine counterparts. We further explore where bias originates through representational disparities and how it manifests in the images via prompt-image dependencies, and provide recommendations for developers and users to mitigate potential bias in image generation.
• Abstract（参考訳）: いくつかの研究は、画像生成モデルにおける社会的バイアスに対する意識を高め、ステレオタイプや不均衡に対する偏見を実証している。 本稿では, 安定拡散画像における生成過程の各ステップにおける性別指標の影響を解析する評価プロトコルを導入することにより, この成長する研究分野に寄与する。 先行研究から得られた知見を活かして、ジェンダー指標がジェンダー提示だけでなく、生成した画像内のオブジェクトやレイアウトの表現にもどのように影響するかを考察する。 以上の結果から,特定の性別に合わせて調整された楽器や,全体のレイアウトの変化など,物体の描写の違いの存在が示唆された。 また、中性的なプロンプトは、女性よりも男性的なプロンプトと整合したイメージを生成する傾向があることも明らかにした。 さらに、画像の表現的相違によるバイアスの発端と、即時イメージ依存による画像の表示方法についても検討し、画像生成における潜在的なバイアスを軽減するために、開発者やユーザに対して推奨する。

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