Diffusion Models: Debiasing with Distribution Guidance

Core Concepts

Distribution guidance in diffusion models enables fair generation by balancing attribute distributions without retraining.

Abstract

ディフュージョンモデル（DM）は、トレーニングデータセットに存在する偏りを反映し、特に顔のコンテキストでは、DMが他の人種グループよりも好む傾向がある。提案された分布ガイダンスは、追加のデータやモデル再トレーニングを必要とせずにDMを無偏化する方法を提供します。この手法は、単一および複数属性の公平な生成を可能にし、条件付きおよびテキスト条件付き拡散モデルにおいて基準線を大幅に上回ります。提案された手法は、画像品質とバイアス生成の両方で高いパフォーマンスを示しました。

Stats

ランダムサンプリング*
男性：0.20 - 女性：0.80
白人：0.10 - 黒人：0.90

Quotes

"Effects of such harmful biases have been shown by multiple recent works involving studies on not only DMs, but also GANs and other generative models."
"In fact, Perera et al. show that unconditional DMs–even when trained with balanced data–amplify racial biases."
"Existing works on debiasing, either require a reference dataset and/or allow retraining of the model."
"Distribution guidance provides flexibility to batch samples to easily modify the attributes to match the defined attribute distribution."

Key Insights Distilled From

Balancing Act

by Rishubh Pari... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18206.pdf

Deeper Inquiries

How can distribution guidance be extended beyond debiasing for controlled generation and data augmentation

分布ガイダンスは、制御された生成とデータ拡張のためにどのように拡張できますか？
分布ガイダンスは、単なる偏りの軽減だけでなく、制御された生成やデータ拡張にも応用することが可能です。例えば、特定の属性を持つ画像を生成したい場合、その属性に関連する参照分布を提供し、それに基づいてモデルを調整して目的の画像を生成します。また、既存のデータセットから欠落しているクラスや属性を補完する際にも利用できます。これにより、バランスの取れた新しいデータセットを作成し、さまざまな機械学習タスクでモデルトレーニングに活用することが可能です。

What are the limitations of relying on accurate attribute classifiers for training h-space classifiers

正確な属性分類器への依存性はh-space（内部特徴空間）分類器のトレーニング上限界何ですか？
正確な属性分類器への依存性は主要な制約事項です。h-space（内部特徴空間）クラシファイアーをトレーニングするために正確なラベル付けされたデータが必要であり，この過程では高精度かつ信頼性ある結果が得られます．しかし，このプロセス自体が時間とリソース集中型であり，また訓練時点では不足しています．さらに，異種ドメインから来る問題や未知クラスへ対処しなければならず, 一般化能力も低下します.

How can the proposed method be applied to generate class-balanced datasets for training models in other downstream tasks

他方向タスク向けモデルトレーニング用途でも提案手法はどう適応出来ますか？
提案手法は他方向タスク向けモードトレニングでも有効活用可能です. 例えば, ディフュージョン・ジェネレートしたバランストした画像群から少数派グループ(マイナー) を増加させて不均衡訓練セット補充します. これら追加サンプル使って少数派グループ識別子訓練すれば, 精度改善見込み大幅増加します. 提案方法通じて多様面的ML タック実行時非常重要役割果すこと期待されます．