本研究评估了六种文本转图像模型（Janus-Pro-7B VL2/VL3、DALL-E 3、Stable Diffusion、SDXL 和 Midjourney）是否持续生成与自闭症相关的负面刻板印象。将 2024-2025 年生成的图像与对照图像进行比较，使用 53 个提示，这些提示以中性方式可视化与自闭症相关的具体物体和抽象概念。专家评估使用 10 个推理代码来衡量与自闭症相关的刻板印象的存在，并进行统计分析。结果显示，自闭症图像往往被描绘成白人、男性和年轻人，并表现出刻板的情绪表达，例如孤立的活动、与物体的互动以及悲伤、愤怒和中性表情。相比之下，非自闭症图像更加多样化，缺乏这些特征。虽然模型之间存在显着差异，但刻板印象的再现水平总体相似，对照提示显示的刻板印象水平明显较低。
