文本到视频生成模型中的性别偏见：以Sora为案例研究
计算机视觉与模式识别
2025-07-28 v2 人工智能
摘要
文本到视频生成模型的出现彻底改变了内容创建方式，能够从文本提示生成高质量视频。然而，关于此类模型中内在偏见的担忧引起了广泛关注，尤其是关于性别代表性的问题。我们的研究调查了OpenAI的Sora——一款领先的文本到视频生成模型是否存在性别偏见。我们通过分析来自多样化性别中性和刻板化提示生成的视频，发现Sora存在显著偏见。结果表明，Sora在性别与特定行为和职业之间存在不成比例的关联，这反映了其训练数据中嵌入的社会偏见。
引用
@article{arxiv.2501.01986,
title = {FrameFusion: Combining Similarity and Importance for Video Token Reduction on Large Vision Language Models},
author = {Tianyu Fu and Tengxuan Liu and Qinghao Han and Guohao Dai and Shengen Yan and Huazhong Yang and Xuefei Ning and Yu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01986},
year = {2025}
}
备注
ICCV 2025