友善的面孔：文本到图像系统在输入欠规范时是否依赖刻板印象？
计算机与社会
2023-02-15 v1 计算与语言
摘要
随着文本到图像系统在普通公众中持续流行，关于生成图像中偏见与多样性的问题随之产生。在此，我们研究针对视觉上欠规范但包含显著社会属性（例如“一个威胁性人物的肖像” versus “一个友善人物的肖像”）的提示所生成图像的特性。基于社会认知理论，我们发现许多情况下图像包含与刻板印象文献中报道的类似的人口统计偏见。然而，不同模型间的趋势并不一致，需进一步研究。
引用
@article{arxiv.2302.07159,
title = {A Friendly Face: Do Text-to-Image Systems Rely on Stereotypes when the Input is Under-Specified?},
author = {Kathleen C. Fraser and Svetlana Kiritchenko and Isar Nejadgholi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.07159},
year = {2023}
}
备注
Appearing in the AAAI 2023 Workshop on Creative AI Across Modalities