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/2401.16092v3
- Date: Wed, 15 May 2024 15:29:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 17:51:17.037849
- 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・画像生成とプロンプト・エンジニアリングは役に立たないかもしれない
- Authors: Felix Friedrich, Katharina Hämmerl, Patrick Schramowski, Manuel Brack, Jindrich Libovicky, Kristian Kersting, Alexander Fraser,
- Abstract要約: 多言語モデルは、モノリンガルモデルと同様に、有意な性別バイアスに悩まされていることを示す。
多言語モデルにおけるジェンダーバイアス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。
以上の結果から,モデルが強い性バイアスを示すだけでなく,言語によって異なる行動を示すことが明らかとなった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 64.74707085021858
- 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 technology. However, our results show that multilingual models suffer from significant gender biases just as monolingual models do. Furthermore, the natural expectation that multilingual models will provide similar results across languages does not hold up. Instead, there are important differences between languages. We propose a novel benchmark, MAGBIG, intended to foster research on gender bias in multilingual models. We use MAGBIG to investigate the effect of multilingualism on gender bias in T2I models. To this end, we construct multilingual prompts requesting portraits of people with a certain occupation or trait. Our results show that not only do models exhibit strong gender biases but they also behave differently across languages. Furthermore, we investigate prompt engineering strategies, such as indirect, neutral formulations, to mitigate these biases. Unfortunately, these approaches have limited success and result in worse text-to-image alignment. Consequently, we call for more research into diverse representations across languages in image generators, as well as into steerability to address biased model behavior.
- Abstract(参考訳): テキスト・ツー・イメージ生成モデルは、画像の品質、柔軟性、テキストアライメントにおいて驚くべき結果が得られ、結果として急速に成長する多くのアプリケーションに採用されている。
マルチリンガル能力の改善により、より大規模なコミュニティがこの技術にアクセスできるようになった。
しかし, この結果から, 多言語モデルは単言語モデルと同様に, 有意な性差に悩まされていることが明らかとなった。
さらに、多言語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は、長続きしない。
代わりに、言語間で重要な違いがあります。
多言語モデルにおけるジェンダーバイアス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。
我々はMAGBIGを用いて、T2Iモデルにおけるジェンダーバイアスに対する多言語性の影響を調査する。
この目的のために,特定の職業や特徴を持つ人々の肖像画を依頼する多言語プロンプトを構築した。
以上の結果から,モデルが強い性バイアスを示すだけでなく,言語によって異なる行動を示すことが明らかとなった。
さらに、これらのバイアスを軽減するために、間接的、中立的な定式化などの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、これらのアプローチは成功が限られており、結果としてテキストと画像のアライメントが悪化する。
その結果,画像生成言語における言語間の多様な表現や,偏りのあるモデル行動に対処する聴取性について,さらなる研究が求められている。
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