因果抽象实现文生图扩散模型公平性高效审计
原文标题：Efficient Fairness Auditing Across Guidance Scales in Text-to-Image Diffusion Models via Causal Abstraction
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论文提出基于因果抽象的审计工具，用于高效评估文生图扩散模型在分类器无引导尺度干预下的公平性。方法将扩散过程表示为低层结构因果模型，并构建抽象去噪状态上的高层模型，用概率 Transformer 实现跨引导尺度的目标特征分布摊销预测。实验在 Stable Diffusion 1.5 与公平性增强模型 StayFair 上展示了分布保真度、公平查询准确率与计算效率。
- 问题
- 文生图扩散模型的公平性审计需跨引导尺度生成大量图像，计算昂贵。
- 方法
- 用因果抽象把扩散过程建模为低层结构因果模型，并在抽象去噪状态上构建高层模型，用概率 Transformer 摊销预测目标特征分布。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为扩散模型公平性审计提供免大规模采样的替代方案，降低合规评估成本。
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用因果抽象构建扩散模型公平性审计工具，免去跨引导尺度大量生成图像
- •痛点：文生图扩散模型的公平性审计通常要在多种采样配置下生成大量图像，计算成本很高
- •方法：把扩散过程表示为低层结构因果模型，在抽象去噪状态上构建高层模型，刻画投影因果结构并证明公平相关干预查询的可识别性
- •实现：用概率Transformer作为高层模型，摊销预测跨引导尺度的目标特征分布
- •实验：在Stable Diffusion 1.5与公平性增强模型StayFair上评估分布保真度、公平查询准确率与计算效率
为什么重要：把公平性审计从「大量采样」变成「摊销预测」，对需要频繁评估文生图模型合规性的团队可显著降低审计成本。
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