Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 16 сентября 2026 года] Название: Newer Is Not Fairer: Gender Stereotification in Text-Immage Ail Bying PDF HTML (экспериментальное) резюме: Texte-to-image engual Models широко используются в профессиональной и креативной среде, однако то, каким образом они отражают гендерные аспекты во всех профессиях -- а также являются ли новые модели более справедливыми — попрежнему плохо понимаются на протяжении нескольких поколений. Мы оцениваем гендерную представленность в 20 профессиях, 5 оперативных шаблонов и 4 поколения моделей Stable Diflution (SD 1.5, SD 2.1, SMXL, SH3 Media), производя 8000 изображений с n = 100 на клетку модели оккупации (5 штук x 20 фотографий) и относя все к DeepFace. В 76,4 процента открытых изображений показана мужская тематика (95 процентов CI [75,1 процента, 78,7%], p < 2.2 x 10 Кот-д'Ивуара, Бенджамини-Хохберг скорректирован). Еще более поразительно то, что 57,6% образов традиционно женских профессий показывают мужскую подопытность (aw p = 3,43 x 10 Кот-д'Ивуар, BH-скорректированная р= 1,71 х 100-21). Все девять важных испытаний, о которых говорится в настоящем документе, выдерживают корректировку BH из 10 тестов. По сравнению с США. Данные Бюро статистики труда о рабочей силе, модели в среднем не отражают женщин на 20-46pp с особенно значительными отклонениями по почти сбалансированным для мужчин профессиям: ученые (48 процентов женщин в БСТ, 82-99 процента мужчин в модельных…
Новое — это не честное: гендерные стереотипы в текстах и иммунизации AI по поколениям моделей
arXiv: 26009.18007v1 Annualce Type: Cross Brieft: Text-to-image general Models широко используется в профессиональных и творческих условиях, однако то, как они отражают гендерные аспекты во всех сферах деятельности -- а также являются ли новые модели более справедливыми, остается недостаточно понятным для многих поколений. Мы оцениваем гендерную представленность в 20 профессиях, 5 оперативных шаблонов и 4 поколения моделей Stable Diflution (SD 1.5, SD 2.1, SMXL, SH3 Media), производя 8000 изображений с n = 100 на клетку модели оккупации (5 штук x 20 фотографий) и относя все к DeepFace. В 76,4 процента открытых изображений показана мужская тематика (95 процентов CI [75,1 процента, 78,7%], p < 2.2 x 10 Кот-д'Ивуара, Бенджамини-Хохберг скорректирован). Еще более поразительно то, что 57,6% образов традиционно женских профессий показывают мужскую подопытность (aw p = 3,43 x 10 Кот-д'Ивуар, BH-скорректированная р= 1,71 х 100-21). Все девять важных испытаний, о которых говорится в настоящем документе, выдерживают корректировку BH из 10 тестов. По сравнению с США. Бюро статистики труда