論文の概要: DebiasDiff: Debiasing Text-to-image Diffusion Models with Self-discovering Latent Attribute Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18810v1
- Date: Wed, 25 Dec 2024 07:30:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-30 21:44:04.949742
- Title: DebiasDiff: Debiasing Text-to-image Diffusion Models with Self-discovering Latent Attribute Directions
- Title（参考訳）: DebiasDiff: 自己発見潜在属性指示によるテキストと画像の拡散モデルのデバイアス
- Authors: Yilei Jiang, Weihong Li, Yiyuan Zhang, Minghong Cai, Xiangyu Yue,
- Abstract要約: DebiasDiffは、自己発見方法で属性潜在方向を学習するプラグイン・アンド・プレイ方式である。
本手法は,他のDMと軽量かつ容易に統合可能でありながら,DMの複数の属性を同時にデバイアスすることが可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.748044041907367
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While Diffusion Models (DM) exhibit remarkable performance across various image generative tasks, they nonetheless reflect the inherent bias presented in the training set. As DMs are now widely used in real-world applications, these biases could perpetuate a distorted worldview and hinder opportunities for minority groups. Existing methods on debiasing DMs usually requires model re-training with a human-crafted reference dataset or additional classifiers, which suffer from two major limitations: (1) collecting reference datasets causes expensive annotation cost; (2) the debiasing performance is heavily constrained by the quality of the reference dataset or the additional classifier. To address the above limitations, we propose DebiasDiff, a plug-and-play method that learns attribute latent directions in a self-discovering manner, thus eliminating the reliance on such reference dataset. Specifically, DebiasDiff consists of two parts: a set of attribute adapters and a distribution indicator. Each adapter in the set aims to learn an attribute latent direction, and is optimized via noise composition through a self-discovering process. Then, the distribution indicator is multiplied by the set of adapters to guide the generation process towards the prescribed distribution. Our method enables debiasing multiple attributes in DMs simultaneously, while remaining lightweight and easily integrable with other DMs, eliminating the need for re-training. Extensive experiments on debiasing gender, racial, and their intersectional biases show that our method outperforms previous SOTA by a large margin.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は、様々な画像生成タスクにおいて顕著な性能を示すが、それでもトレーニングセットに現れる固有のバイアスを反映している。
現在、DMは現実世界のアプリケーションで広く使われているため、これらのバイアスは歪んだ世界観を永続させ、少数民族の機会を妨げる可能性がある。
1)参照データセットの収集は高価なアノテーションコストを引き起こす; (2) バイアス性能は参照データセットの品質や追加分類器の品質に強く制約される。
上記の制約に対処するために,属性潜在方向を自己発見的に学習し,参照データセットへの依存をなくすプラグイン・アンド・プレイ方式であるDebiasDiffを提案する。
具体的には、DebiasDiffは属性アダプタのセットと配布インジケータの2つの部分で構成される。
セットの各アダプタは属性遅延方向を学習することを目的としており、自己発見プロセスを通じてノイズ合成によって最適化される。
そして、分布インジケータをアダプタの集合に乗じて生成プロセスを所定の分布へ導く。
本手法は,複数属性のDMを同時に除去すると同時に,他のDMと軽量で容易に統合可能であり,再学習の必要性を排除している。
性別、人種、およびそれらの交叉バイアスの偏りに関する大規模な実験は、我々の手法が従来のSOTAよりも大きなマージンで優れていることを示している。
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