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公平文本到图像扩散通过公平映射
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种快速采用的文本到图像扩散模型，通过分布对齐损失和有偏直接微调，解决了职业提示中的性别、种族偏见。方法具有可扩展性，支持多样观点公平，对文本到图像生成人工智能的社会调整有所帮助。
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关键要点
- 本研究提出了一种快速采用的文本到图像扩散模型，旨在解决偏见问题。
- 公平性被视为分布对齐问题，提出了分布对齐损失和有偏直接微调两项技术贡献。
- 分布对齐损失引导生成图像的特定特征向用户定义的目标分布。
- 有偏直接微调利用有偏梯度更有效地优化生成图像的损失。
- 实证结果显示，该方法显著降低了职业提示中的性别和种族偏见。
- 即使只微调五个软记号，性别偏见也显著降低。
- 该方法支持多样观点公平，能够同时控制年龄分布以消除性别和种族偏见。
- 方法具有可扩展性，可以通过微调数据消除多个概念的偏见。
- 研究希望对文本到图像生成人工智能的社会调整有所帮助，并将共享代码和适配器。
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