論文の概要: Culture in Action: Evaluating Text-to-Image Models through Social Activities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05681v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 19:51:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.527781
• Title: Culture in Action: Evaluating Text-to-Image Models through Social Activities
• Title（参考訳）: 行動の文化:社会的活動によるテキスト・イメージ・モデルの評価
• Authors: Sina Malakouti, Boqing Gong, Adriana Kovashka,
• Abstract要約: テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは大規模なWebデータをトレーニングすることで印象的なフォトリアリズムを実現するが、モデルは文化的偏見を継承し、表現不足の地域を忠実に描写することができない。 本稿では,T2Iモデルの評価ベンチマークであるCULTIVateを紹介する。 文化的アライメント,幻覚,誇張された要素,多様性を測定するための4つの指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.874302288116304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image (T2I) diffusion models achieve impressive photorealism by training on large-scale web data, but models inherit cultural biases and fail to depict underrepresented regions faithfully. Existing cultural benchmarks focus mainly on object-centric categories (e.g., food, attire, and architecture), overlooking the social and daily activities that more clearly reflect cultural norms. Few metrics exist for measuring cultural faithfulness. We introduce CULTIVate, a benchmark for evaluating T2I models on cross-cultural activities (e.g., greetings, dining, games, traditional dances, and cultural celebrations). CULTIVate spans 16 countries with 576 prompts and more than 19,000 images, and provides an explainable descriptor-based evaluation framework across multiple cultural dimensions, including background, attire, objects, and interactions. We propose four metrics to measure cultural alignment, hallucination, exaggerated elements, and diversity. Our findings reveal systematic disparities: models perform better for global north countries than for the global south, with distinct failure modes across T2I systems. Human studies confirm that our metrics correlate more strongly with human judgments than existing text-image metrics.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは,大規模なWebデータをトレーニングすることで,印象的なフォトリアリズムを実現する。 既存の文化ベンチマークは、主に対象中心のカテゴリー(例えば、食べ物、服装、建築)に焦点を当てており、文化的規範をより明確に反映する社会的および日常的な活動を見下ろしている。 文化的忠実度を測定する指標は少ない。 CULTIVateは、異文化間活動(例えば、挨拶、食事、ゲーム、伝統舞踊、文化祝祭)のT2Iモデルを評価するためのベンチマークである。 CULTIVateは16か国にまたがり、576のプロンプトと19,000以上の画像を持ち、背景、服装、オブジェクト、インタラクションなど、さまざまな文化的側面にわたる説明可能な記述子ベースの評価フレームワークを提供する。 文化的アライメント,幻覚,誇張された要素,多様性を測定するための4つの指標を提案する。 モデルでは,T2Iシステム間で異なる障害モードを持つグローバルな南方よりも,グローバルな北欧諸国の方が優れた性能を示した。 人間の研究は、既存のテキスト画像のメトリクスよりも、我々のメトリクスが人間の判断と強く相関していることを確認します。

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