University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

Model-Agnostic Gender Bias Control for Text-to-Image Generation via Sparse Autoencoder

面向文本到图像生成的模型无关性别偏见控制：通过稀疏自编码器

Chao Wu, Zhenyi Wang, Kangxian Xie, Naresh Kumar Devulapally, Vishnu Suresh Lokhande, Mingchen Gao

机构 * University at Buffalo, USA（美国布法罗大学） ； University of Maryland, College Park, USA（马里兰大学 College Park 分校） 纠错

AI总结 本文提出SAE Debias，通过稀疏自编码器在文本到图像生成中减轻性别偏见，提供可解释且模型无关的去偏方法。