在构建一个模型来生成不同职业人物的图像时，您发现训练数据存在偏差，并且某些属性会扭曲输出。哪种缓解技术可以解决这个问题？

当训练数据存在偏差，导致模型输出失真时，针对不平衡类别的数据增强是一种有效的缓解技术。它通过创建现有少数类别的变体来增加其在训练集中的表示，从而帮助模型学习更全面的特征，减少对多数类别的偏倚。 针对类别分布的模型监控：虽然重要，但模型监控是在模型部署后用于检测偏差和性能下降，而不是在训练阶段直接解决数据偏差。 检索增强生成 (RAG)：这是一种结合了检索和生成模型的技术，主要用于提高生成文本的准确性和相关性，与图像生成中的数据偏差缓解无关。 图像水印检测：这是一种用于识别图像中嵌入水印的技术，与解决模型训练数据偏差问题无关。