SurrogateSHAP es un innovador enfoque para la atribución de contribuidores en modelos de Text-to-Image (T2I) sin necesidad de reentrenamiento. Con el creciente uso de estos modelos en flujos de trabajo creativos del mundo real, es fundamental contar con un marco de valoración para compensar de manera justa a aquellos que proporcionan datos, garantizando así la sostenibilidad de los mercados de datos.
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El enfoque propuesto, SurrogateSHAP, supera las limitaciones computacionales del valor de Shapley al evitar el costoso reentrenamiento del modelo para cada subconjunto de contribuidores y al reducir el número combinatorio de subconjuntos necesarios para estimar las contribuciones marginales. Este enfoque innovador permite identificar de manera eficiente a los contribuidores influyentes en diversas tareas de atribución, como la calidad de imagen, estética y diversidad de productos.
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