論文の概要: Beyond Aesthetics: Cultural Competence in Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06863v5
• Date: Thu, 07 Nov 2024 20:26:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:18.769114
• Title: Beyond Aesthetics: Cultural Competence in Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: 美学を超えて: テキスト・画像モデルにおける文化的能力
• Authors: Nithish Kannen, Arif Ahmad, Marco Andreetto, Vinodkumar Prabhakaran, Utsav Prabhu, Adji Bousso Dieng, Pushpak Bhattacharyya, Shachi Dave,
• Abstract要約: CUBEは、テキスト・ツー・イメージ・モデルの文化的能力を評価するための最初のベンチマークである。 CUBEは、異なる地理的文化圏の8か国に関連する文化的アーティファクトをカバーしている。 CUBE-CSpaceは、文化的多様性を評価する基盤となる文化的アーティファクトのより大きなデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.98692829036475
• License:
• Abstract: Text-to-Image (T2I) models are being increasingly adopted in diverse global communities where they create visual representations of their unique cultures. Current T2I benchmarks primarily focus on faithfulness, aesthetics, and realism of generated images, overlooking the critical dimension of cultural competence. In this work, we introduce a framework to evaluate cultural competence of T2I models along two crucial dimensions: cultural awareness and cultural diversity, and present a scalable approach using a combination of structured knowledge bases and large language models to build a large dataset of cultural artifacts to enable this evaluation. In particular, we apply this approach to build CUBE (CUltural BEnchmark for Text-to-Image models), a first-of-its-kind benchmark to evaluate cultural competence of T2I models. CUBE covers cultural artifacts associated with 8 countries across different geo-cultural regions and along 3 concepts: cuisine, landmarks, and art. CUBE consists of 1) CUBE-1K, a set of high-quality prompts that enable the evaluation of cultural awareness, and 2) CUBE-CSpace, a larger dataset of cultural artifacts that serves as grounding to evaluate cultural diversity. We also introduce cultural diversity as a novel T2I evaluation component, leveraging quality-weighted Vendi score. Our evaluations reveal significant gaps in the cultural awareness of existing models across countries and provide valuable insights into the cultural diversity of T2I outputs for under-specified prompts. Our methodology is extendable to other cultural regions and concepts, and can facilitate the development of T2I models that better cater to the global population.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは、さまざまなグローバルなコミュニティで採用され、独自の文化を視覚的に表現するようになっている。 現在のT2Iベンチマークは主に、文化的な能力の重要な側面を見越して、生成した画像の忠実さ、美学、リアリズムに焦点を当てている。 本稿では,文化意識と文化多様性という2つの重要な側面に沿って,T2Iモデルの文化的能力を評価する枠組みを導入するとともに,構造化知識ベースと大規模言語モデルを組み合わせたスケーラブルなアプローチを用いて,この評価を実現する。 特に,本手法を,T2Iモデルの文化的能力を評価するための第1級ベンチマークであるCUBE(Cutural BEnchmark for Text-to-Image Model)の構築に適用する。 CUBEは、異なる地理的文化圏の8か国、および3つの概念(料理、ランドマーク、芸術)に関連する文化的アーティファクトをカバーしている。 CUBEは 1)CUBE-1Kは、文化意識の評価を可能にする高品質なプロンプトのセットであり、 2)CUBE-CSpaceは、文化的多様性を評価するための基盤となる文化的アーティファクトのより大きなデータセットである。 品質重み付きベンディスコアを活用した新しいT2I評価コンポーネントとして,文化多様性も導入する。 本評価は,T2Iアウトプットの文化的多様性を,未指定のプロンプトに対して有意義な洞察を与えるとともに,既存モデルの文化的意識に重大なギャップを生じさせるものである。 我々の方法論は、他の文化地域や概念にも拡張可能であり、世界の人口により良いT2Iモデルの開発を促進することができる。

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