<h1>Vielversprechende VLMs: Rotation‑Robustheit & Bias‑Reduktion</h1> <p>Vision‑Language‑Modelle (VLMs) und generative Bildmodelle haben in den letzten Jahren beeindruckende Leistungen bei multimodalen Aufgaben erzielt. Trotz dieser Erfolge bleiben Fragen zur Robustheit und Fairness unter Eingabe­transformationen, insbesondere Rotationen, weitgehend unbeantwortet.</p> <p>Die vorliegende Arbeit untersucht, wie Vorurteile in hochmodernen VLMs und generativen Modellen durch Bildrotationen und Verteilungssprüng