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SD-2.1
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研究发现：文本到图像AI模型存在持续的性别偏见
一篇新发表在arXiv上的研究论文揭示，包括Stable Diffusion不同代际在内的文本到图像AI模型，在职业方面表现出显著的性别刻板印象。研究发现，76.4%的生成图像描绘了男性主体，历史上女性编码的职业被男性主体不成比例地代表。从Stable Diffusion 1.5到SDXL，偏见有所加剧，但在SD 3 Medium上略有改善，这表明更新的模型不一定更公平。与美国劳工统计局的数据相比，这些模型低估了女性的比例，尤其是在科…
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新的AEGIS防御机制应对文本到图像模型中的视觉同义词攻击 · 跟踪3个来源
研究人员开发了AEGIS，这是一种新颖的防御机制，旨在对抗文本到图像扩散模型中的视觉同义词攻击（VSA）。与以往专注于明确不安全概念的方法不同，AEGIS动态追踪禁止的语义在生成过程中如何出现。通过识别充当不安全视觉语义瓶颈的特定注意力头，AEGIS应用有针对性的排斥来提高安全性和可用性，而不会压制良性概念。该系统已在SD 1.4和SD 2.1等模型上证明了有效性，显著降低了攻击成功率。
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EquiSteer方法无需重新训练即可减少文本到图像模型的偏见
研究人员开发了一种名为EquiSteer的新方法，可以在无需重新训练的情况下减少文本到图像生成模型中的人口统计学偏见。该技术在推理时通过引导跨注意力激活来工作，有效地清除现有属性信号并为中性提示注入所需的信号。EquiSteer已在SD-1.5、SD-2.1、SDXL和SANA等各种模型上显示出显著的均等差距缩减，同时保持了图像质量和文本-图像对齐。