ACLJun, 2023

T2IAT：衡量文本到图像生成的情感色彩和模式偏见

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TL;DR本研究在探讨文本转图像生成模型领域的人类偏见及刻板印象问题，并为此提出了一种基于社会心理学中的隐性联系测验（Implicit Association Test）的文本到图像联系测试框架（Text-to-Image Association Test），通过实验验证模型在道德中性和民族刻板印象等各方面存在复杂的刻板印象行为。
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发现论文，激发创造
  • 通过文本生成图像透视社交偏见

    本文通过对两个流行的 T2I 模型（DALLE-v2 和 Stable Diffusion）进行广泛的自动化和人工评估实验，专注于反映出的性别、年龄、种族和地理位置之间的职业，人格特征和日常情况的生成图像，研究和量化常见的社会偏见。我们的研究结果表明，这些模型中存在严重的职业偏见和地理位置代表的日常情况。尽管可以通过增加提示本身的详细信息来缓解这些偏差，但提示缓解可能无法解决图像质量或模型在其他场景中的其他用途的差异。

    Mar, 2023

  • 文本到图像生成中的偏见调查：定义、评估和缓解

    通过对 T2I（Text-to-Image）生成模型中的偏见进行研究调查，揭示了存在的社会偏见对少数群体的边缘化造成的影响，并指出在研究中存在的限制和未来的研究方向。

    Apr, 2024

  • 量化文本到图像生成模型中的偏差

    对比四种最新的文本到图像生成模型的基准偏差特征与各自变体，在社会偏见和一般偏见方面提出了三种评估方法，并将该方法应用于字幕图像数据集以衡量其偏见。

    Dec, 2023

  • TIBET: 文本到图像生成模型中的偏见识别和评估

    我们提出了一种通用方法，通过反事实推理来研究和量化任何文本到图像生成模型和任何提示的广泛偏见和偏差，并以语义概念的形式扩展了定量评分。

    Dec, 2023

  • 超越表面：文本到图像生成中的全球尺度视觉刻板分析

    通过使用现有的文字资源来评估 T2I 模型生成的图像中的地缘文化刻板印象，我们的研究表明在与其他属性相比，特定身份群体的图像中刻板印象出现的可能性是其他属性的三倍，并揭示出所有身份群体的默认代表都具有刻板印象的外观。

    Jan, 2024

  • 评估文本与图像生成模型：人类图像合成的实证研究

    我们在本文中提出了一种经验研究，介绍了一种用于文本到图像（T2I）生成模型的细致评估框架，应用于人类图像合成。我们的框架将评估分为两个不同的组别：第一组主要关注美学和真实性等图像质量，第二组则检验文本条件，包括概念覆盖和公平性。我们引入了一种创新的美学评分预测模型，评估生成图像的视觉吸引力，并首次提供了标记有生成人类图像低质量区域的数据集以便进行自动缺陷检测。我们对概念覆盖的探索考察了模型准确解释和渲染基于文本的概念的有效性，而公平性分析则揭示了模型输出中的偏见，特别关注性别、种族和年龄。尽管我们的研究以人类图像为基础，但这种双重面向的方法被设计成具有灵活性，可以应用于其他形式的图像生成，增强我们对生成模型的理解，并为下一代更复杂、具有上下文意识和伦理关注的生成模型铺平道路。我们将很快发布我们的代码，用于评估生成模型的数据以及标注有有缺陷区域的数据集。

    Mar, 2024

  • 男性 CEO 和女性助理：通过成对定型测试探索文本到图像模型中的性别偏见

    最近所提出的大规模图文生成模型（如 DALLE-3）在新应用中表现出很大的潜力，但也面临着前所未有的公平性挑战。此研究通过提出一种新颖的配对刻板印象测试（PST）偏见评估框架来研究这些 T2I 模型中性别偏见的潜在因素。通过 PST，我们从两个方面评估了 DALLE-3：性别职业偏见和组织权力偏见。结果表明，尽管 DALLE-3 在单人情景下似乎公平甚至与刻板印象相悖，但在 PST 下仍揭示了性别职业偏见和权力关联偏见。PST 有效地揭示了 DALLE-3 中单人情景无法捕捉到的潜在性别偏见，进一步凸显了多模态生成系统中的公平性挑战。

    Feb, 2024

  • 文本图像模型分析偏差的单词级解释

    本文的研究目的是探讨文本转图像模型（T2I）如何在生成图像时通过特定的单词体现出种族和性别的偏见，作者通过遮蔽语言模型计算各单词的影响得分，实验结果表明该方法能够用于识别生成图像中的社会刻板印象。

    Jun, 2023

  • 严重程度可控的文本到图像生成模型的偏倚操纵

    通过利用嵌入的语言模型的数学基础，我们的技术使得在模型偏见的作用下对输出的严重程度进行可扩展和便捷的控制，同时也允许通过精确的提示工程生成通常不真实的图像，我们还演示了将此操纵用于平衡生成类别频率的构造性应用。

    Apr, 2024

  • 大规模文本图像模型中检测隐含刻板印象的语言代理

    这篇研究论文介绍了一种面向文本到图像模型的刻板印象检测的新型代理架构，并发现在个人特征、社会文化背景和犯罪相关方面存在严重的刻板印象。该论文还强调了在人工智能生成内容领域中解决潜在伦理风险的紧迫性。

    Oct, 2023