Presentation Information
[2M1-GS-11g-06]Evaluation of Gender Bias in Image Generation Models
〇Rika Komeichi1, Takayuki Itoh1 (1. Ochanomizu University)
Keywords:
image generation model,gender bias,latent representation
画像生成モデルの利用が拡大する中で，モデルの出力にジェンダーバイアスが含まれることが問題視されている．近年，画像生成モデルにおけるジェンダーバイアスを評価する研究が進められているが，その多くは生成画像に現れる男女比などの統計的偏りに基づく分析にとどまっている．しかし，生成結果のみを分析する手法では，バイアスがどの段階で生じているのかを把握することは困難である．本研究では，画像生成モデルの内部状態に着目し，画像生成過程における潜在表現を解析することで，モデルに内在するジェンダーバイアスを評価するアプローチを提案する．実験を行った結果，生成画像における性別傾向と潜在表現をもとに推定した性別傾向との間に一定の対応関係が確認された．これにより，最終的な生成画像に現れる性別傾向が，画像生成過程の潜在表現に内在する偏りを反映している可能性が示唆された．