图像生成

When Cars Have Stereotypes: Auditing Demographic Bias in Objects from Text-to-Image Models

当汽车有刻板印象：审计文本到图像模型中对象的群体偏见

Dasol Choi, Jihwan Lee, Minjae Lee, Minsuk Kahng

机构 * AIM Intelligence（AIM智能研究院） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SODA框架，通过三个指标系统测量文本到图像模型在生成对象中的群体偏见，发现中性提示隐含偏向中年和白人，且人口统计线索导致高度偏斜的刻板输出。

Rethinking Text-to-Image as Semantic-Aware Data Augmentation for Indoor Scene Recognition

重新思考文本到图像作为室内场景识别的语义感知数据增强

Trong-Vu Hoang, Quang-Binh Nguyen, Dinh-Khoi Vo, Hoai-Danh Vo, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM, Vietnam（越南国立大学胡志明市理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国立大学胡志明市分校） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对室内图像数据不足，提出利用稳定扩散生成合成图像进行数据增强，并通过扩散重建误差防止滥用，在MIT室内场景数据集上验证了有效性。

Comments MAPR 2024

RUB: Evaluating Residual Knowledge in Unlearned Models

RUB: 评估未学习模型中的残留知识

Hao Xuan, Xingyu Li

机构 * Electrical and Computer Engineering University of Alberta（电气与计算机工程大学阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)；image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出鲁棒未学习原则及统一基准RUB，通过未学习映射攻击（UMA）检测残留信息，揭示现有方法在对抗评估下的脆弱性。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, June 2026, pages 8550-8559