論文の概要: Un-Doubling Diffusion: LLM-guided Disambiguation of Homonym Duplication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21262v2
- Date: Sun, 28 Sep 2025 07:41:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 14:13:47.637155
- Title: Un-Doubling Diffusion: LLM-guided Disambiguation of Homonym Duplication
- Title（参考訳）: 非二重拡散: LLM誘導によるホモニム重複の曖昧化
- Authors: Evgeny Kaskov, Elizaveta Petrova, Petr Surovtsev, Anna Kostikova, Ilya Mistiurin, Alexander Kapitanov, Alexander Nagaev,
- Abstract要約: ホモニム(Homonym)とは、同一の綴りであるが意味の異なる単語である。
拡散モデルは単語の複数の感覚を同時に生成することができる。
そこで本研究では,異なる拡散モデルの重複率を計測し,評価を行う手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.67239638031617
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Homonyms are words with identical spelling but distinct meanings, which pose challenges for many generative models. When a homonym appears in a prompt, diffusion models may generate multiple senses of the word simultaneously, which is known as homonym duplication. This issue is further complicated by an Anglocentric bias, which includes an additional translation step before the text-to-image model pipeline. As a result, even words that are not homonymous in the original language may become homonyms and lose their meaning after translation into English. In this paper, we introduce a method for measuring duplication rates and conduct evaluations of different diffusion models using both automatic evaluation utilizing Vision-Language Models (VLM) and human evaluation. Additionally, we investigate methods to mitigate the homonym duplication problem through prompt expansion, demonstrating that this approach also effectively reduces duplication related to Anglocentric bias. The code for the automatic evaluation pipeline is publicly available.
- Abstract（参考訳）: ホモニム(Homonym)は、同一の綴りであるが異なる意味を持つ単語であり、多くの生成モデルに課題をもたらす。
ホモニムがプロンプトに現れると、拡散モデルは単語の複数の感覚を同時に生成し、ホモニム重複(homonym duplication)と呼ばれる。
この問題は、テキスト-画像モデルパイプラインの前に追加の変換ステップを含むアングロ中心バイアスによってさらに複雑になる。
結果として、原語の同義語ではない単語でさえ、同義語となり、英語への翻訳後に意味を失う可能性がある。
本稿では,VLM(Vision-Language Models)を用いた自動評価と人的評価の両方を用いて,拡散モデルの重複率を測定し,異なる拡散モデルの動作評価を行う手法を提案する。
さらに,同名の重複問題を即時拡大することで緩和する方法について検討し,アングロ中心バイアスに関連する重複を効果的に低減することを示した。
自動評価パイプラインのコードは公開されている。
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