論文の概要: Analyzing Quality, Bias, and Performance in Text-to-Image Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00138v1
- Date: Fri, 28 Jun 2024 14:10:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 06:10:29.148559
- Title: Analyzing Quality, Bias, and Performance in Text-to-Image Generative Models
- Title（参考訳）: テキスト・画像生成モデルにおける品質・バイアス・性能の解析
- Authors: Nila Masrourisaadat, Nazanin Sedaghatkish, Fatemeh Sarshartehrani, Edward A. Fox,
- Abstract要約: 生成モデルの発展にもかかわらず、ほとんどの研究はバイアスの存在を無視している。
本稿では,人間の顔,グループ,特定対象物の正確な画像を生成する上で,その性能を定性的に評価するだけでなく,社会的バイアス分析を行うことにより,複数のテキスト・画像モデルについて検討する。
期待通り、より大きな能力を持つモデルは、高品質な画像を生成する。しかし、これらのモデルが持つ固有の性別や社会的バイアスも文書化しており、それらの影響と限界をより完全に理解している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Advances in generative models have led to significant interest in image synthesis, demonstrating the ability to generate high-quality images for a diverse range of text prompts. Despite this progress, most studies ignore the presence of bias. In this paper, we examine several text-to-image models not only by qualitatively assessing their performance in generating accurate images of human faces, groups, and specified numbers of objects but also by presenting a social bias analysis. As expected, models with larger capacity generate higher-quality images. However, we also document the inherent gender or social biases these models possess, offering a more complete understanding of their impact and limitations.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルの進歩は画像合成に大きな関心を惹き付け、多様なテキストプロンプトに対して高品質な画像を生成する能力を示した。
この進歩にもかかわらず、ほとんどの研究はバイアスの存在を無視している。
本稿では,人間の顔,グループ,特定対象物の正確な画像を生成する上で,その性能を定性的に評価するだけでなく,社会的バイアス分析を行うことにより,複数のテキスト・画像モデルについて検討する。
予想通り、キャパシティが大きいモデルは高品質な画像を生成する。
しかし、これらのモデルが持つ本質的な性別や社会的偏見も文書化しており、その影響や限界をより完全に理解している。
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