論文の概要: T2I-BiasBench: A Multi-Metric Framework for Auditing Demographic and Cultural Bias in Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12481v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 09:05:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.363156
• Title: T2I-BiasBench: A Multi-Metric Framework for Auditing Demographic and Cultural Bias in Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: T2I-BiasBench: テキスト・ツー・イメージモデルにおけるデモグラフィーと文化バイアスの監査のためのマルチメトリックフレームワーク
• Authors: Nihal Jaiswal, Siddhartha Arjaria, Gyanendra Chaubey, Ankush Kumar, Aditya Singh, Anchal Chaurasiya,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成モデルは、印象的な視覚的忠実性を達成するが、人口動態の不均衡と学習データに埋め込まれた文化的バイアスを継承し、増幅する。 T2I-BiasBenchは、人口統計バイアス、元素の欠落、拡散モデルにおける文化的崩壊を共同で捉える13の相補的指標の統一評価フレームワークである。 1) 安定拡散v1.5とBK-SDMは美容関連プロンプトにおいてバイアス増幅(>1.0)を示し, (2) 外科的PPEなどの文脈制約はプロロール性バイアスを大幅に減らし, (3) 全てのモデルが狭い文化的表現に崩壊する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.893066881387308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Text-to-image (T2I) generative models achieve impressive visual fidelity but inherit and amplify demographic imbalances and cultural biases embedded in training data. We introduce T2I-BiasBench, a unified evaluation framework of thirteen complementary metrics that jointly captures demographic bias, element omission, and cultural collapse in diffusion models - the first framework to address all three dimensions simultaneously. We evaluate three open-source models - Stable Diffusion v1.5, BK-SDM Base, and Koala Lightning - against Gemini 2.5 Flash (RLHF-aligned) as a reference baseline. The benchmark comprises 1,574 generated images across five structured prompt categories. T2I-BiasBench integrates six established metrics with seven additional measures: four newly proposed (Composite Bias Score, Grounded Missing Rate, Implicit Element Missing Rate, Cultural Accuracy Ratio) and three adapted (Hallucination Score, Vendi Score, CLIP Proxy Score). Three key findings emerge: (1) Stable Diffusion v1.5 and BK-SDM exhibit bias amplification (>1.0) in beauty-related prompts; (2) contextual constraints such as surgical PPE substantially attenuate professional-role gender bias (Doctor CBS = 0.06 for SD v1.5); and (3) all models, including RLHF-aligned Gemini, collapse to a narrow set of cultural representations (CAS: 0.54-1.00), confirming that alignment techniques do not resolve cultural coverage gaps. T2I-BiasBench is publicly released to support standardized, fine-grained bias evaluation of generative models. The project page is available at: https://gyanendrachaubey.github.io/T2I-BiasBench/
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成モデルは、印象的な視覚的忠実性を達成するが、人口動態の不均衡と学習データに埋め込まれた文化的バイアスを継承し、増幅する。 T2I-BiasBenchは、人口統計バイアス、元素の欠落、拡散モデルにおける文化的崩壊を同時に捉える13の相補的指標の統一的な評価フレームワークである。 我々は、Gemini 2.5 Flash (RLHF-aligned)に対して、安定拡散v1.5、BK-SDM Base、Koala Lightningの3つのオープンソースモデルを基準ベースラインとして評価した。 ベンチマークは、5つの構造化されたプロンプトカテゴリにわたる1,574個の生成イメージで構成されている。 T2I-BiasBenchは、新たに提案された4つの指標(Comosite Bias Score, Grounded Missing Rate, Implicit Element Missing Rate, Cultural Accuracy Ratio)と3つの適応された(Hallucination Score, Vendi Score, CLIP Proxy Score)。 1)美容関連プロンプトにおける安定拡散v1.5とBK-SDMのバイアス増幅(>1.0)、(2)外科的PPEのようなコンテキスト制約はプロのロール性性バイアスを著しく減らし(Doctor CBS = 0.06 for SD v1.5)、(3)RLHFに整列したジェミニを含む全てのモデルが文化的な表現の狭いセット(CAS: 0.54-1.00)に崩壊し、アライメント技術が文化的カバレッジギャップを解決しないことを確認する。 T2I-BiasBenchは、生成モデルの標準化されたきめ細かいバイアス評価をサポートするために公開されている。 プロジェクトページは、https://gyanendrachaubey.github.io/T2I-BiasBench/で公開されている。

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