論文の概要: Sampling Strategies for Mitigating Bias in Face Synthesis Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11320v1
- Date: Sat, 18 May 2024 15:30:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 18:18:48.627810
- Title: Sampling Strategies for Mitigating Bias in Face Synthesis Methods
- Title（参考訳）: 顔合成法におけるバイアス緩和のためのサンプリング手法
- Authors: Emmanouil Maragkoudakis, Symeon Papadopoulos, Iraklis Varlamis, Christos Diou,
- Abstract要約: 本稿では,Flickr Faces データセット HQ で訓練されたStyleGAN2 生成モデルのバイアスについて検討する。
我々は、性別と年齢という2つの保護された属性に注目し、ランダムにサンプリングされた画像が、非常に若く、非常に高齢なグループや、女性の顔に対して分布することを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.604667154855532
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Synthetically generated images can be used to create media content or to complement datasets for training image analysis models. Several methods have recently been proposed for the synthesis of high-fidelity face images; however, the potential biases introduced by such methods have not been sufficiently addressed. This paper examines the bias introduced by the widely popular StyleGAN2 generative model trained on the Flickr Faces HQ dataset and proposes two sampling strategies to balance the representation of selected attributes in the generated face images. We focus on two protected attributes, gender and age, and reveal that biases arise in the distribution of randomly sampled images against very young and very old age groups, as well as against female faces. These biases are also assessed for different image quality levels based on the GIQA score. To mitigate bias, we propose two alternative methods for sampling on selected lines or spheres of the latent space to increase the number of generated samples from the under-represented classes. The experimental results show a decrease in bias against underrepresented groups and a more uniform distribution of the protected features at different levels of image quality.
- Abstract（参考訳）: 合成生成された画像は、メディアコンテンツの作成や、画像解析モデルをトレーニングするためのデータセットの補完に使用することができる。
近年,高忠実度顔画像の合成法がいくつか提案されているが,そのような手法がもたらす潜在的なバイアスは十分に対処されていない。
本稿では,Flickr Faces HQデータセット上で訓練されたStyleGAN2生成モデルがもたらすバイアスについて検討し,生成した顔画像の属性の表現のバランスをとるための2つのサンプリング手法を提案する。
我々は、性別と年齢という2つの保護された属性に注目し、ランダムにサンプリングされた画像が、非常に若く、非常に高齢なグループや、女性の顔に対して分布することを明らかにする。
これらのバイアスは、GIQAスコアに基づいて、画像品質の異なるレベルについても評価される。
バイアスを軽減するために,潜在空間の選択した線や球面をサンプリングする2つの方法を提案する。
実験結果から, 画像品質の異なるグループに対する偏見の低下と, 保護された特徴のより均一な分布が認められた。
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