論文の概要: Unlocking Intrinsic Fairness in Stable Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12692v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 19:12:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-26 16:48:16.002676
• Title: Unlocking Intrinsic Fairness in Stable Diffusion
• Title（参考訳）: 安定拡散における固有値のアンロック
• Authors: Eunji Kim, Siwon Kim, Rahim Entezari, Sungroh Yoon,
• Abstract要約: 安定拡散は本質的に公平性を持ち、不偏出力を達成するためにアンロックできることが示される。 本稿では,安定拡散の本質的公正性を解き放つために,テキスト条件を乱す新しい手法を提案する。 本手法は,画像テキストのアライメントと画質を保ちながら,追加チューニングなしでバイアスを効果的に軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.746722760353414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent text-to-image models like Stable Diffusion produce photo-realistic images but often show demographic biases. Previous debiasing methods focused on training-based approaches, failing to explore the root causes of bias and overlooking Stable Diffusion's potential for unbiased image generation. In this paper, we demonstrate that Stable Diffusion inherently possesses fairness, which can be unlocked to achieve debiased outputs. Through carefully designed experiments, we identify the excessive bonding between text prompts and the diffusion process as a key source of bias. To address this, we propose a novel approach that perturbs text conditions to unleash Stable Diffusion's intrinsic fairness. Our method effectively mitigates bias without additional tuning, while preserving image-text alignment and image quality.
• Abstract（参考訳）: 近年のStable Diffusionのようなテキストと画像のモデルでは、フォトリアリスティックなイメージを生成するが、しばしば人口統計学的バイアスを示す。 以前のデバイアス法はトレーニングベースのアプローチに重点を置いていたが、バイアスの根本原因を探索できず、安定拡散の非バイアス画像生成の可能性を見落としていた。 本稿では,安定拡散が本質的に公平性を持っていることを実証する。 慎重に設計された実験を通して、テキストプロンプトと拡散過程との過剰な結合をバイアスの鍵源として同定する。 そこで本研究では,安定拡散の本質的公正性を解き放つために,テキスト条件を乱す新しい手法を提案する。 本手法は,画像テキストのアライメントと画質を保ちながら,追加チューニングなしでバイアスを効果的に軽減する。

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