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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-24 10:00 概念ボトルネックを用いた画像生成モデルの局所的属性制御とバイアス評価 ○大石慶一朗・石﨑陽也・中川博之（岡山大）  ICM2026-11 SC2026-17 |
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| 抄録 | （和） | 敵対的生成ネットワークをはじめとする高精度な画像生成モデルは広く普及しているが，その内部表現はブラックボックスであるため，人間による意図通りの局所的な属性制御や，出力に含まれるバイアスの抑制が困難であるという課題が存在する．本研究では，人間が理解可能な中間層を介する概念ボトルネックモデルを応用し，画像生成モデルの潜在空間における局所的な属性制御の有効性を検証するとともに，その限界として生じる意図しないバイアスを抑制するアプローチについて検討する．検証にあたって，教師モデル，介入強度，バイアス，生成精度の4つの観点から行う．特にバイアスについては，操作時に生じる潜在空間の意図しない属性のもつれを可視化するとともに，不要なバイアス成分を数理的なベクトル演算によって相殺するアプローチの有効性について議論する．本検証を通じて，画像生成モデルの高い制御性を実現させるための潜在空間制御の可能性を確認する． |
| （英） | While high-precision image generation models, including Generative Adversarial Networks, have become widespread, their internal representations remain black boxes. This presents challenges in achieving precise, human-intended control over local attributes and in mitigating biases present in the output. In this study, we apply a concept bottleneck model with human-interpretable intermediate layers to verify the effectiveness of local attribute control within the latent space of image generation models. We also investigate approaches to mitigate unintended biases that arise as a limitation of such control. Our evaluation focuses on four key aspects: the choice of attribute predictors, intervention intensity, bias, and generation fidelity. Regarding bias specifically, we visualize the unintended entanglement of attributes in the latent space that occurs during manipulation and discuss the effectiveness of an approach that cancels out unwanted bias components through mathematical vector operations. Through this evaluation, we demonstrate the potential of latent space control in achieving a high degree of controllability in image generation models. | |
| キーワード | （和） | 画像生成モデル / 概念ボトルネックモデル / CB-AE / StyleGAN / / / / |
| （英） | Image generation model / Concept Bottleneck Models / CB-AE / StyleGAN / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 129, SC2026-17, pp. 48-55, 2026年7月. | |
| 資料番号 | SC2026-17 | |
| 発行日 | 2026-07-16 (ICM, SC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICM2026-11 SC2026-17 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC ICM |
| 開催期間 | 2026-07-23 - 2026-07-24 |
| 開催地（和） | リンクモア平安閣市民ホール 1F会議室（1） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | サービスコンピューティング，サービス管理，運用管理技術，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2026-07-SC-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 概念ボトルネックを用いた画像生成モデルの局所的属性制御とバイアス評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Local Attribute Control and Bias Evaluation of Image Generative Models Using Concept Bottleneck |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像生成モデル / Image generation model |
| キーワード(2)（和/英） | 概念ボトルネックモデル / Concept Bottleneck Models |
| キーワード(3)（和/英） | CB-AE / CB-AE |
| キーワード(4)（和/英） | StyleGAN / StyleGAN |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大石 慶一朗 / Keiichiro Oishi / |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石﨑 陽也 / Haruya Ishizaki / イシザキ ハルヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 博之 / Hiroyuki Nakagawa / |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-24 10:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | ICM2026-11, SC2026-17 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.128(ICM), no.129(SC) |
| ページ範囲 | pp.48-55 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-07-16 (ICM, SC) |
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