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ITI-GEN：包容性文本到图像生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了两个T2I模型的社会偏见问题，发现存在职业偏见和地理位置代表的日常情况。增加提示本身的详细信息可以缓解这些偏差，但可能无法解决其他场景中的差异。
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关键要点
- 本文研究了两个流行的T2I模型（DALLE-v2和Stable Diffusion）的社会偏见问题。
- 研究专注于性别、年龄、种族和地理位置之间的职业和人格特征的生成图像。
- 发现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。
- 增加提示的详细信息可以缓解这些偏差，但可能无法解决其他场景中的差异。
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