論文の概要: Rethinking Training for De-biasing Text-to-Image Generation: Unlocking the Potential of Stable Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12692v2
- Date: Thu, 27 Mar 2025 07:52:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:49:28.658100
- Title: Rethinking Training for De-biasing Text-to-Image Generation: Unlocking the Potential of Stable Diffusion
- Title（参考訳）: テキスト・画像生成の非バイアス化のための再考:安定拡散の可能性の解き放つ
- Authors: Eunji Kim, Siwon Kim, Minjun Park, Rahim Entezari, Sungroh Yoon,
- Abstract要約: 既存の脱バイアス技術は追加の訓練に大きく依存している。
これにより、現実世界のアプリケーションに広く採用されるのを妨げます。
本稿では,少数地域にランダムノイズを誘導する「弱誘導」という新しい脱バイアス手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.84423168718079
- License:
- Abstract: Recent advancements in text-to-image models, such as Stable Diffusion, show significant demographic biases. Existing de-biasing techniques rely heavily on additional training, which imposes high computational costs and risks of compromising core image generation functionality. This hinders them from being widely adopted to real-world applications. In this paper, we explore Stable Diffusion's overlooked potential to reduce bias without requiring additional training. Through our analysis, we uncover that initial noises associated with minority attributes form "minority regions" rather than scattered. We view these "minority regions" as opportunities in SD to reduce bias. To unlock the potential, we propose a novel de-biasing method called 'weak guidance,' carefully designed to guide a random noise to the minority regions without compromising semantic integrity. Through analysis and experiments on various versions of SD, we demonstrate that our proposed approach effectively reduces bias without additional training, achieving both efficiency and preservation of core image generation functionality.
- Abstract（参考訳）: 安定拡散(Stable Diffusion)のようなテキスト・ツー・イメージ・モデルの最近の進歩は、大きな人口統計学的バイアスを示している。
既存のバイアス除去技術は、高い計算コストとコア画像生成機能の妥協のリスクを課す追加のトレーニングに大きく依存している。
これにより、現実世界のアプリケーションに広く採用されるのを妨げます。
本稿では, 新たなトレーニングを必要とせず, バイアスを低減するための安定拡散の可能性について検討する。
分析の結果,少数属性に関連付けられた初期ノイズが分散ではなく「マイノリティ領域」を形成していることが判明した。
我々はこれらの「マイノリティ領域」を、バイアスを減らすためのSDの機会と見なしている。
この可能性を解き明かすため, マイノリティ領域にランダムノイズを誘導する手法として, 意味的整合性を損なうことなく, マイノリティ領域にランダムノイズを誘導する手法「弱案内」を提案する。
SDの様々なバージョンに関する解析と実験により,提案手法は,新たなトレーニングを伴わずにバイアスを効果的に低減し,コア画像生成機能の効率性と保存性を両立することを示した。
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