활용 사례 연구
Fidelity Preference, Not Demographic Preference: A Pixel-Level Attribute-Sensitivity Audit of Image Aesthetic/Preference Scorers
ARarXiv
텍스트 기반 이미지 시스템에 사용되는 미학 점수기들이 피부 톤과 신체 유형 같은 인종적 속성을 객관적인 품질로 인식하는지 검토했다.
세 줄 요약
- LAION-Aesthetics 등 네 가지 점수기를 사용하여 피부 밝기에 대한 검토를 진행했으며, 변형되지 않은 이미지가 가장 높은 점수를 받는 '신뢰도 선호' 효과가 지배적이었다.
- 합성 이미지로만 편향을 검토하면 방향과 크기를 오판할 수 있으며, 실제 데이터에서 개별 이미지를 분석해야 진정한 인종적 편향을 구분한다.
- 피부 톤에 대한 원인 격리는 가능하지만, 신체 유형의 경우 변형 때문에 적용하기 어렵다.
텍스트 기반 이미지 시스템에 사용되는 미학 점수기들이 피부 톤과 신체 유형 같은 인종적 속성을 객관적인 품질로 인식하는지 검토했다.