Fugu-MT 論文翻訳(概要): Examining Pathological Bias in a Generative Adversarial Network Discriminator: A Case Study on a StyleGAN3 Model

論文の概要: Examining Pathological Bias in a Generative Adversarial Network Discriminator: A Case Study on a StyleGAN3 Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09786v1
Date: Thu, 15 Feb 2024 08:34:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-16 16:28:38.462619
Title: Examining Pathological Bias in a Generative Adversarial Network Discriminator: A Case Study on a StyleGAN3 Model
Title（参考訳）: 生成型adversarial network discriminatorにおける病的バイアスの検討:stylegan3モデルを用いたケーススタディ
Authors: Alvin Grissom II, Ryan F. Lei, Jeova Farias Sales Rocha Neto, Bailey Lin, Ryan Trotter
Abstract要約: StyleGAN3モデルの判別器は,画像品質と顔品質の両方でスコアを体系的に階層化する。人種や性別が知覚される軸にまたがる色と輝度に対する差別者の偏見について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35891528014392693
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generative adversarial networks generate photorealistic faces that are often indistinguishable by humans from real faces. We find that the discriminator in the pre-trained StyleGAN3 model, a popular GAN network, systematically stratifies scores by both image- and face-level qualities and that this disproportionately affects images across gender, race, and other categories. We examine the discriminator's bias for color and luminance across axes perceived race and gender; we then examine axes common in research on stereotyping in social psychology.
Abstract（参考訳）: 生成的な敵ネットワークは、人間と実際の顔では区別できないフォトリアリスティックな顔を生成する。一般的なGANネットワークであるStyleGAN3モデルの判別器は,画像品質と顔品質の両方でスコアを体系的に階層化し,性別,人種,その他のカテゴリーのイメージに不均等に影響を及ぼすことがわかった。人種や性別を知覚する軸間の色や輝度に対する判別者のバイアスを調べ,社会心理学におけるステレオタイプ研究で一般的な軸について検討した。

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