論文の概要: BIGbench: A Unified Benchmark for Social Bias in Text-to-Image Generative Models Based on Multi-modal LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15240v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 18:09:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 18:39:18.867989
• Title: BIGbench: A Unified Benchmark for Social Bias in Text-to-Image Generative Models Based on Multi-modal LLM
• Title（参考訳）: BIGbench:マルチモーダルLCMに基づくテキスト・画像生成モデルにおけるソーシャルバイアスの統一ベンチマーク
• Authors: Hanjun Luo, Haoyu Huang, Ziye Deng, Xuecheng Liu, Ruizhe Chen, Zuozhu Liu,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成モデルは、複雑で高品質な画像を生成する能力においてより重要になっている。 本稿では,ビジェス・オブ・イメージ・ジェネレーションのための統一ベンチマークであるBIGbenchを,よく設計されたデータセットで紹介する。 既存のベンチマークとは対照的に、BIGbenchは複雑なバイアスを4次元に分類し評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.24274551090375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-Image (T2I) generative models are becoming more crucial in terms of their ability to generate complex and high-quality images, which also raises concerns about the social biases in their outputs, especially in human generation. Sociological research has established systematic classifications of bias; however, existing research of T2I models often conflates different types of bias, hindering the progress of these methods. In this paper, we introduce BIGbench, a unified benchmark for Biases of Image Generation with a well-designed dataset. In contrast to existing benchmarks, BIGbench classifies and evaluates complex biases into four dimensions: manifestation of bias, visibility of bias, acquired attributes, and protected attributes. Additionally, BIGbench applies advanced multi-modal large language models (MLLM), achieving fully automated evaluation while maintaining high accuracy. We apply BIGbench to evaluate eight recent general T2I models and three debiased methods. We also conduct human evaluation, whose results demonstrated the effectiveness of BIGbench in aligning images and identifying various biases. Besides, our study also revealed new research directions about biases, including the side-effect of irrelevant protected attributes and distillation. Our dataset and benchmark is openly accessible to the research community to ensure the reproducibility.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成モデルは、複雑な高品質の画像を生成する能力においてより重要になっている。 社会学的研究は、バイアスの体系的な分類を確立してきたが、既存のT2Iモデルの研究は、しばしば異なる種類のバイアスを混同し、これらの手法の進歩を妨げる。 本稿では,ビジェス・オブ・イメージ・ジェネレーションのための統一ベンチマークであるBIGbenchを,よく設計されたデータセットで紹介する。 既存のベンチマークとは対照的に、BIGbenchは複雑なバイアスを4つの次元に分類し評価している。 さらに、BIGbenchは高度なマルチモーダル大言語モデル(MLLM)を適用し、高い精度を維持しながら完全な自動評価を実現する。 BIGbenchを応用して,最近の一般的なT2Iモデルと3つのデバイアスド手法を評価する。 また,画像のアライメントと様々なバイアスの同定において,BIGbenchの有効性を実証した。 また,無関係な保護属性の副作用や蒸留など,バイアスに関する新たな研究方向も明らかにした。 私たちのデータセットとベンチマークは、再現性を確保するために、研究コミュニティに公開アクセスできます。

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