研究发现大型视觉-语言模型（LVLMs）生成的内容存在偏见，主要受到底层大型语言模型（LLMs）的影响。为了纠正这些偏见并提高性能，研究提出了校准和去偏抽样两种策略。实验证明这些策略有效减轻偏见，生成更有用和准确的插图。