論文の概要: OpenBias: Open-set Bias Detection in Text-to-Image Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07990v2
• Date: Mon, 5 Aug 2024 12:55:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 23:07:02.279361
• Title: OpenBias: Open-set Bias Detection in Text-to-Image Generative Models
• Title（参考訳）: OpenBias: テキストから画像への生成モデルにおけるオープンセットバイアス検出
• Authors: Moreno D'Incà, Elia Peruzzo, Massimiliano Mancini, Dejia Xu, Vidit Goel, Xingqian Xu, Zhangyang Wang, Humphrey Shi, Nicu Sebe,
• Abstract要約: OpenBiasを提示するテキストから画像生成モデルにおけるオープンセットバイアス検出の課題に対処する。 OpenBiasは、事前コンパイルされた集合にアクセスすることなく、バイアスの深刻度を不可知的に識別し、定量化する。 本研究では, 安定拡散1.5, 2, XLの挙動について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.2219657433884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Text-to-image generative models are becoming increasingly popular and accessible to the general public. As these models see large-scale deployments, it is necessary to deeply investigate their safety and fairness to not disseminate and perpetuate any kind of biases. However, existing works focus on detecting closed sets of biases defined a priori, limiting the studies to well-known concepts. In this paper, we tackle the challenge of open-set bias detection in text-to-image generative models presenting OpenBias, a new pipeline that identifies and quantifies the severity of biases agnostically, without access to any precompiled set. OpenBias has three stages. In the first phase, we leverage a Large Language Model (LLM) to propose biases given a set of captions. Secondly, the target generative model produces images using the same set of captions. Lastly, a Vision Question Answering model recognizes the presence and extent of the previously proposed biases. We study the behavior of Stable Diffusion 1.5, 2, and XL emphasizing new biases, never investigated before. Via quantitative experiments, we demonstrate that OpenBias agrees with current closed-set bias detection methods and human judgement.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーティブ・モデルが一般大衆に普及し、アクセスしやすくなっている。 これらのモデルは大規模な展開を見込んでいるため、あらゆる種類のバイアスを分散させ、永続させないように、彼らの安全性と公正性を深く調査する必要がある。 しかし、既存の研究は偏見の閉集合の検出に重点を置いており、研究をよく知られた概念に限定している。 本稿では,プリコンパイルされた集合にアクセスすることなく,バイアスの重大さを不可知的に識別し,定量化する新しいパイプラインであるOpenBiasを提示するテキスト・ツー・イメージ生成モデルにおいて,オープン・セットバイアス検出の課題に取り組む。 OpenBiasには3つのステージがある。 第1フェーズでは,大言語モデル(LLM)を用いて,一組のキャプションが与えられた場合のバイアスを提案する。 第二に、ターゲット生成モデルは、同じキャプションセットを使用して画像を生成する。 最後に、視覚質問回答モデルは、これまで提案されたバイアスの存在と範囲を認識する。 本研究では, 安定拡散1.5, 2, XLの挙動について検討した。 定量的実験により、OpenBiasは現在のクローズドセットバイアス検出法と人間の判断と一致することを示した。

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