图像生成器模型(基于文本描述生成新图像的系统)在过去一年中已成为一种常见且众所周知的现象。它们不断改进，很大程度上依赖于人工智能领域的发展，使其成为各个领域的重要资源。
为了取得良好的结果，这些模型需要经过大量的图文对训练，例如，将“狗的图片”文本与狗的图片进行匹配，重复数百万次。通过这种训练，模型学会生成狗的原始图像。
然而，正如亨利和玛丽莲陶布计算机科学学院的博士生哈达斯奥加德(HadasOrgad)和同一学院的毕业生巴哈特卡瓦尔(BahjatKawar)所指出的那样，“由于这些模型是在大量来自现实世界的数据上进行训练的，因此它们在训练过程中获得并内化了对世界的假设。
“其中一些假设很有用，例如‘天空是蓝色的’，它们让我们即使使用简短的描述也能获得美丽的图像。另一方面，该模型还编码了关于世界的错误或不相关的假设，以及社会偏见。例如，如果我们要求StableDiffusion(一种非常流行的图像生成器)提供一张CEO的照片，我们只会在4%的情况下得到女性的照片。”
这些模型面临的另一个问题是，我们周围的世界发生了大量变化。训练过程之后，模型无法适应这些变化。
正如陶布计算机科学学院博士生达娜·阿拉德(DanaArad)所解释的那样，“在训练过程中，模型还学习了很多关于世界的事实知识。例如，模型了解国家元首、总统的身份，甚至是电视剧中扮演热门角色的演员的身份。”
“此类模型在训练过程结束后不再更新，因此如果我们今天要求模型生成美国总统的照片，我们仍然可能会收到唐纳德·特朗普的照片，当然，他近年来并没有担任总统。我们希望开发一种有效的方法来更新信息，而不依赖于昂贵的行动。”
这些问题的“传统”解决方案是用户不断修正数据、重新训练或微调。然而，这些修复在财务、工作量、结果质量和环境方面(由于计算机服务器运行时间较长)都会产生高昂的成本。此外，实施这些方法并不能保证控制不必要的假设或可能出现的新假设。“因此，”他们解释说，“我们希望有一种精确的方法来控制模型编码的假设。”
在YonatanBelinkov博士的指导下，博士生开发的方法解决了这一需求。第一种方法由Orgad和Kawar开发，称为TIME(文本到图像模型编辑)，可以快速有效地纠正偏见和假设。
原因在于，修正过程不需要微调、重新训练或更改语言模型和文本解释工具，而只需对模型约1.95%的参数进行部分重新编辑。而且，同样的编辑过程只需不到一秒的时间。