論文の概要: How I Met Your Bias: Investigating Bias Amplification in Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20233v1
- Date: Tue, 23 Dec 2025 10:46:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.829279
- Title: How I Met Your Bias: Investigating Bias Amplification in Diffusion Models
- Title(参考訳): バイアスを計測する方法:拡散モデルにおけるバイアス増幅の考察
- Authors: Nathan Roos, Ekaterina Iakovleva, Ani Gjergji, Vito Paolo Pastore, Enzo Tartaglione,
- Abstract要約: 拡散に基づく生成モデルは、様々な画像合成タスクにおける最先端の性能を示す。
従来の研究は、バイアス増幅を拡散モデルの本質的な特性と見なしてきた。
拡散モデルのサンプルがバイアス増幅に有意かつ測定可能な効果があることを実証的に実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.80771961784834
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion-based generative models demonstrate state-of-the-art performance across various image synthesis tasks, yet their tendency to replicate and amplify dataset biases remains poorly understood. Although previous research has viewed bias amplification as an inherent characteristic of diffusion models, this work provides the first analysis of how sampling algorithms and their hyperparameters influence bias amplification. We empirically demonstrate that samplers for diffusion models -- commonly optimized for sample quality and speed -- have a significant and measurable effect on bias amplification. Through controlled studies with models trained on Biased MNIST, Multi-Color MNIST and BFFHQ, and with Stable Diffusion, we show that sampling hyperparameters can induce both bias reduction and amplification, even when the trained model is fixed. Source code is available at https://github.com/How-I-met-your-bias/how_i_met_your_bias.
- Abstract(参考訳): 拡散に基づく生成モデルは、様々な画像合成タスクにまたがって最先端のパフォーマンスを示すが、データセットのバイアスを再現し増幅する傾向はよく分かっていない。
従来の研究では、バイアス増幅を拡散モデル固有の特性と見なしていたが、この研究はサンプリングアルゴリズムとそのハイパーパラメータがバイアス増幅にどのように影響するかを初めて分析した。
拡散モデルのためのサンプルが、一般的にサンプルの品質と速度に最適化されていることが、バイアス増幅に有意かつ測定可能な影響を及ぼすことを実証的に実証した。
Biased MNIST, Multi-Color MNIST, BFFHQで訓練されたモデルを用いた制御研究を通じて, 安定拡散法により, トレーニングされたモデルが固定された場合でも, サンプリングハイパーパラメータはバイアス低減と増幅の両方を誘導できることを示した。
ソースコードはhttps://github.com/How-I-met-your-bias/how_i_met_your_biasで公開されている。
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