論文の概要: BiasConnect: Investigating Bias Interactions in Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09763v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 19:01:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:55:16.923410
• Title: BiasConnect: Investigating Bias Interactions in Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: BiasConnect: テキスト-画像モデルにおけるバイアスインタラクションの調査
• Authors: Pushkar Shukla, Aditya Chinchure, Emily Diana, Alexander Tolbert, Kartik Hosanagar, Vineeth N. Balasubramanian, Leonid Sigal, Matthew A. Turk,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ・モデルにおけるバイアス相互作用の分析と定量化を目的とした新しいツールであるBiasConnectを紹介する。 我々の手法は、与えられたバイアスが修正されたとき、他のバイアス次元が理想的な分布に向かって、あるいは離れてどのように変化するかを示す経験的推定を提供する。 本稿では,最適なバイアス緩和軸の選択,学習する依存関係の異なるTTIモデルの比較,およびTTIモデルにおける交叉社会的バイアスの増幅を理解するためのBiasConnectの有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.76853483463836
• License:
• Abstract: The biases exhibited by Text-to-Image (TTI) models are often treated as if they are independent, but in reality, they may be deeply interrelated. Addressing bias along one dimension, such as ethnicity or age, can inadvertently influence another dimension, like gender, either mitigating or exacerbating existing disparities. Understanding these interdependencies is crucial for designing fairer generative models, yet measuring such effects quantitatively remains a challenge. In this paper, we aim to address these questions by introducing BiasConnect, a novel tool designed to analyze and quantify bias interactions in TTI models. Our approach leverages a counterfactual-based framework to generate pairwise causal graphs that reveals the underlying structure of bias interactions for the given text prompt. Additionally, our method provides empirical estimates that indicate how other bias dimensions shift toward or away from an ideal distribution when a given bias is modified. Our estimates have a strong correlation (+0.69) with the interdependency observations post bias mitigation. We demonstrate the utility of BiasConnect for selecting optimal bias mitigation axes, comparing different TTI models on the dependencies they learn, and understanding the amplification of intersectional societal biases in TTI models.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(TTI)モデルで示されるバイアスは、独立しているかのように扱われることが多いが、実際には深く関連している可能性がある。 民族や年齢などの1次元に沿ったバイアスに対処することは、既存の格差を緩和または悪化させる、ジェンダーのような別の次元に不注意に影響を及ぼす可能性がある。 これらの相互依存を理解することは、より公平な生成モデルの設計に不可欠であるが、そのような効果を定量的に測定することは依然として困難である。 本稿では,TTIモデルにおけるバイアス相互作用の解析と定量化を目的とした新しいツールであるBiasConnectを導入することで,これらの問題に対処することを目指している。 提案手法は, テキストプロンプトのバイアス相互作用の基盤構造を明らかにするために, 対角因果グラフを生成するために, 反ファクトベースのフレームワークを利用する。 さらに、本手法は、与えられたバイアスが修正されたとき、他のバイアス次元が理想的な分布に向かって、あるいは離れてどのように移動するかを示す経験的推定を提供する。 我々の推定値は、バイアス緩和後の相互依存性の観測と強く相関している(+0.69)。 本稿では,最適なバイアス緩和軸の選択,学習する依存関係の異なるTTIモデルの比較,およびTTIモデルにおける交叉社会的バイアスの増幅を理解するためのBiasConnectの有用性を示す。

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