論文の概要: Model-Agnostic Gender Bias Control for Text-to-Image Generation via Sparse Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20973v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 16:36:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.205815
• Title: Model-Agnostic Gender Bias Control for Text-to-Image Generation via Sparse Autoencoder
• Title（参考訳）: スパースオートエンコーダによるテキスト・画像生成のためのモデル非依存性バイアス制御
• Authors: Chao Wu, Zhenyi Wang, Kangxian Xie, Naresh Kumar Devulapally, Vishnu Suresh Lokhande, Mingchen Gao,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは、特に専門職と性的な対象のステレオタイプ的関連を生じることにより、性別バイアスが生じることが多い。 本稿では,T2I生成におけるそのようなバイアスを軽減するためのモデルに依存しないフレームワークであるSAE Debiasを提案する。 我々の知る限りでは、これはT2Iモデル内の性別バイアスを特定し、介入するためにスパースオートエンコーダを適用する最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.164976259534143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image (T2I) diffusion models often exhibit gender bias, particularly by generating stereotypical associations between professions and gendered subjects. This paper presents SAE Debias, a lightweight and model-agnostic framework for mitigating such bias in T2I generation. Unlike prior approaches that rely on CLIP-based filtering or prompt engineering, which often require model-specific adjustments and offer limited control, SAE Debias operates directly within the feature space without retraining or architectural modifications. By leveraging a k-sparse autoencoder pre-trained on a gender bias dataset, the method identifies gender-relevant directions within the sparse latent space, capturing professional stereotypes. Specifically, a biased direction per profession is constructed from sparse latents and suppressed during inference to steer generations toward more gender-balanced outputs. Trained only once, the sparse autoencoder provides a reusable debiasing direction, offering effective control and interpretable insight into biased subspaces. Extensive evaluations across multiple T2I models, including Stable Diffusion 1.4, 1.5, 2.1, and SDXL, demonstrate that SAE Debias substantially reduces gender bias while preserving generation quality. To the best of our knowledge, this is the first work to apply sparse autoencoders for identifying and intervening in gender bias within T2I models. These findings contribute toward building socially responsible generative AI, providing an interpretable and model-agnostic tool to support fairness in text-to-image generation.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは、特に専門職と性的な対象のステレオタイプ的関連を生じることにより、性別バイアスが生じることが多い。 本稿では,T2I生成におけるそのようなバイアスを軽減する軽量でモデルに依存しないフレームワークであるSAE Debiasを提案する。 CLIPベースのフィルタリングやプロンプトエンジニアリングに依存する従来のアプローチとは異なり、SAE Debiasはトレーニングやアーキテクチャの変更なしに、機能空間内で直接動作する。 性別バイアスデータセットに事前トレーニングされたk-スパースオートエンコーダを利用することで、スパース潜在空間内の性別関連方向を特定し、プロのステレオタイプをキャプチャする。 具体的には、職業ごとの偏りのある方向は、まばらな潜伏者から構築され、より男女バランスの取れたアウトプットに対する世代推定において抑制される。 一度だけ訓練されたスパースオートエンコーダは、有効制御とバイアス付き部分空間の解釈可能な洞察を提供する、再利用可能なデバイアスの方向を提供する。 安定拡散1.4、1.5、2.1、SDXLを含む複数のT2Iモデルにわたる広範囲な評価は、SAE Debiasが生成品質を維持しながら性バイアスを大幅に減少させることを示した。 我々の知る限りでは、これはT2Iモデル内の性別バイアスを特定し、介入するためにスパースオートエンコーダを適用する最初の試みである。 これらの知見は、社会的に責任を負う生成AIの構築に寄与し、テキスト・画像生成における公平性をサポートするための解釈可能でモデルに依存しないツールを提供する。

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