探索Stable Diffusion中的规范性：面向艺术领域可解释人工智能（XAI）的见解
Exploring Normativity in Stable Diffusion: Insights for XAI in the Arts
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中文总结 AI 辅助
该研究以14名创意从业者为对象，探究Stable Diffusion的规范性行为对其创作过程的影响，为艺术领域可解释人工智能（XAI）的发展提供了提示词透明度等方面的启示。
中文摘要 AI 辅助
生成式文本到图像（T2I）系统正越来越多地被应用于创意实践中，但从创意从业者的角度来看，其规范性行为仍未得到充分探索。在这篇工作坊论文中，我们开展了一项被试内研究，14名创意从业者使用Stable Diffusion，根据两个不同特异性的任务创作插画。我们调查了从业者是否以及如何感知T2I系统的规范性行为，以及这种行为如何根据任务特异性影响他们的创作过程。研究结果显示，参与者通过不变模式、刻板输出以及细节的主动遗漏或添加感知到了规范性行为，这些体验导致了无力感和创作妥协。我们探讨了XAIxArts的相关启示，包括提示词透明度和创意场景下的艺术家赋能。
英文摘要
Generative text-to-image (T2I) systems are increasingly adopted in creative practice, yet their normative behaviors remain underexplored from the perspective of creative practitioners. In this workshop paper, we present a within-subject study with 14 creative practitioners using Stable Diffusion to create illustration from two tasks of differing specificity. We investigate whether and how practitioners perceive normative behavior in a T2I system and how it impacts their creative process depending on task specificity. Our findings show that participants perceived normative behavior through invariant patterns, stereotypical output, and unsolicited omission or addition of details. These experiences led to feelings of disempowerment and creative compromise. We discuss implications for XAIxArts, including prompt transparency and artist empowerment in creative contexts.
