論文の概要: Investigating Disability Representations in Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04687v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 15:54:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.604638
• Title: Investigating Disability Representations in Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像モデルにおける障害表現の検討
• Authors: Yang Yian, Yu Fan, Liudmila Zavolokina, Sarah Ebling,
• Abstract要約: 本研究では、障害者がAI生成画像でどのように表現されるかを検討する。 本研究は、一般的な障害プロンプトと特定の障害カテゴリを参照するプロンプトとの画像類似性を比較することで、障害表現を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.244686394468418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image generative models have made remarkable progress in producing high-quality visual content from textual descriptions, yet concerns remain about how they represent social groups. While characteristics like gender and race have received increasing attention, disability representations remain underexplored. This study investigates how people with disabilities are represented in AI-generated images by analyzing outputs from Stable Diffusion XL and DALL-E 3 using a structured prompt design. We analyze disability representations by comparing image similarities between generic disability prompts and prompts referring to specific disability categories. Moreover, we evaluate how mitigation strategies influence disability portrayals, with a focus on assessing affective framing through sentiment polarity analysis, combining both automatic and human evaluation. Our findings reveal persistent representational imbalances and highlight the need for continuous evaluation and refinement of generative models to foster more diverse and inclusive portrayals of disability.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ生成モデルは、テキスト記述から高品質な視覚コンテンツを制作する際、顕著な進歩を遂げている。 性別や人種といった特徴は注目されているものの、障害の表現はいまだに未発見のままである。 本研究では、構造化されたプロンプト設計を用いて、安定拡散XLおよびDALL-E3からの出力を解析することにより、障害者がAI生成画像にどのように表現されるかを検討する。 本研究は、一般的な障害プロンプトと特定の障害カテゴリを参照するプロンプトとの画像類似性を比較することで、障害表現を分析する。 さらに、感情極性分析による感情フレーミングの評価に焦点をあて、障害の描写に緩和戦略がどのような影響を及ぼすかを評価し、自動評価と人的評価を併用する。 本研究は, 持続的表現の不均衡を明らかにし, 障害の多様性と包括的表現を促進するために, 生成モデルの継続的な評価と改善の必要性を強調した。

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