論文の概要: Multilingual Text-to-Image Generation Magnifies Gender Stereotypes and Prompt Engineering May Not Help You

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16092v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 12:02:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 15:03:46.085308
• Title: Multilingual Text-to-Image Generation Magnifies Gender Stereotypes and Prompt Engineering May Not Help You
• Title（参考訳）: ジェンダーステレオタイプを拡大する多言語テキスト・画像生成技術
• Authors: Felix Friedrich, Katharina H\"ammerl, Patrick Schramowski, Jindrich Libovicky, Kristian Kersting, Alexander Fraser
• Abstract要約: 多言語モデルは単言語モデルと同様の(性的な)バイアスに悩まされていることを示す。 ジェンダーバイアスのない多言語モデルの研究を促進するための新しいベンチマークMAGBIGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.50889475919251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image generation models have recently achieved astonishing results in image quality, flexibility, and text alignment and are consequently employed in a fast-growing number of applications. Through improvements in multilingual abilities, a larger community now has access to this kind of technology. Yet, as we will show, multilingual models suffer similarly from (gender) biases as monolingual models. Furthermore, the natural expectation is that these models will provide similar results across languages, but this is not the case and there are important differences between languages. Thus, we propose a novel benchmark MAGBIG intending to foster research in multilingual models without gender bias. We investigate whether multilingual T2I models magnify gender bias with MAGBIG. To this end, we use multilingual prompts requesting portrait images of persons of a certain occupation or trait (using adjectives). Our results show not only that models deviate from the normative assumption that each gender should be equally likely to be generated, but that there are also big differences across languages. Furthermore, we investigate prompt engineering strategies, i.e. the use of indirect, neutral formulations, as a possible remedy for these biases. Unfortunately, they help only to a limited extent and result in worse text-to-image alignment. Consequently, this work calls for more research into diverse representations across languages in image generators.
• Abstract（参考訳）: テキスト対画像生成モデルは最近、画像品質、柔軟性、テキストアライメントに驚くべき結果をもたらしており、その結果、急成長中のアプリケーションで採用されている。 多言語能力の向上により、より大きなコミュニティはこの種の技術にアクセスできるようになった。 しかし、ここで示すように、多言語モデルは単言語モデルと同様に(性)バイアスに悩まされる。 さらに、これらのモデルが言語間で同様の結果をもたらすという自然な期待もあるが、これはそうではなく、言語間で重要な違いがある。 そこで本稿では,ジェンダーバイアスのない多言語モデルの研究を促進するためのベンチマークMAGBIGを提案する。 多言語T2IモデルがMAGBIGと性別バイアスを増大させるかどうかを検討する。 この目的のために、我々は、ある職業または特性(形容詞を用いて)の人物の肖像画像をリクエストする多言語プロンプトを用いる。 我々の結果は、各性別が等しく生成されるべきという規範的な仮定から逸脱するだけでなく、言語間で大きな違いがあることを示している。 さらに,これらのバイアスに対する対策として,間接的,中立的な定式化を用いた迅速なエンジニアリング戦略について検討する。 残念ながら、それらは限られた範囲でしか役に立たず、テキストから画像へのアライメントが悪くなります。 その結果、この研究は画像生成装置における言語間の多様な表現に関するさらなる研究を要求する。

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