論文の概要: Diffusion Models Through a Global Lens: Are They Culturally Inclusive?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08914v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 03:05:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:05.054591
• Title: Diffusion Models Through a Global Lens: Are They Culturally Inclusive?
• Title（参考訳）: グローバルレンズによる拡散モデル:それらは文化的に包括的か?
• Authors: Zahra Bayramli, Ayhan Suleymanzade, Na Min An, Huzama Ahmad, Eunsu Kim, Junyeong Park, James Thorne, Alice Oh,
• Abstract要約: 我々はCultDiffベンチマークを導入し、最先端の拡散モデルを評価する。 これらのモデルは、建築、衣服、食品の文化的なアーティファクトを生成するのに失敗することが多いことを示します。 我々は、カルトディフ-Sというニューラルネットワークによる画像画像類似度測定法を開発し、文化的アーティファクトを用いた実画像と生成画像の人間の判断を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.991121392458748
• License:
• Abstract: Text-to-image diffusion models have recently enabled the creation of visually compelling, detailed images from textual prompts. However, their ability to accurately represent various cultural nuances remains an open question. In our work, we introduce CultDiff benchmark, evaluating state-of-the-art diffusion models whether they can generate culturally specific images spanning ten countries. We show that these models often fail to generate cultural artifacts in architecture, clothing, and food, especially for underrepresented country regions, by conducting a fine-grained analysis of different similarity aspects, revealing significant disparities in cultural relevance, description fidelity, and realism compared to real-world reference images. With the collected human evaluations, we develop a neural-based image-image similarity metric, namely, CultDiff-S, to predict human judgment on real and generated images with cultural artifacts. Our work highlights the need for more inclusive generative AI systems and equitable dataset representation over a wide range of cultures.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ拡散モデルにより、テキスト・プロンプトから視覚的に魅力的な詳細な画像が作成できるようになった。 しかし、様々な文化的ニュアンスを正確に表現する能力は未解決のままである。 本研究では,10ヶ国にまたがる文化固有の画像を生成することができるか,最先端の拡散モデルを評価するCultDiffベンチマークを提案する。 これらのモデルは, 建築, 衣服, 食品の文化的アーティファクトの生成に失敗することが多く, 実際の参照画像と比較して, 文化的関連性, 説明の忠実性, 現実性に有意な相違があることを明らかにすることによって, 異なる類似性の側面のきめ細かい分析を行うことによって, 過小評価された地域において, 建築, 衣服, 食品の文化的アーティファクトの生成に失敗することが多い。 人的評価の収集により、カルトディフ-Sと呼ばれるニューラルネットワークによる画像画像類似度測定法を開発し、文化的なアーティファクトを用いた実画像と生成画像の人間の判断を予測する。 私たちの研究は、より包括的な生成AIシステムと、幅広い文化にまたがる適切なデータセット表現の必要性を強調しています。

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