論文の概要: Where Culture Fades: Revealing the Cultural Gap in Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17282v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 14:40:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:19.064922
• Title: Where Culture Fades: Revealing the Cultural Gap in Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: 文化が消える場所:テキストから画像生成における文化的ギャップの発見
• Authors: Chuancheng Shi, Shangze Li, Shiming Guo, Simiao Xie, Wenhua Wu, Jingtong Dou, Chao Wu, Canran Xiao, Cong Wang, Zifeng Cheng, Fei Shen, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: 現在のT2Iモデルは、多言語的なプロンプトの下で、文化的に中立な結果や英語に偏った結果をもたらすことが多い。 本稿では,培養感受性シグナルを少数の固定層内の小さなニューロン群に局在させる探索法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.352493955825736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multilingual text-to-image (T2I) models have advanced rapidly in terms of visual realism and semantic alignment, and are now widely utilized. Yet outputs vary across cultural contexts: because language carries cultural connotations, images synthesized from multilingual prompts should preserve cross-lingual cultural consistency. We conduct a comprehensive analysis showing that current T2I models often produce culturally neutral or English-biased results under multilingual prompts. Analyses of two representative models indicate that the issue stems not from missing cultural knowledge but from insufficient activation of culture-related representations. We propose a probing method that localizes culture-sensitive signals to a small set of neurons in a few fixed layers. Guided by this finding, we introduce two complementary alignment strategies: (1) inference-time cultural activation that amplifies the identified neurons without backbone fine-tuned; and (2) layer-targeted cultural enhancement that updates only culturally relevant layers. Experiments on our CultureBench demonstrate consistent improvements over strong baselines in cultural consistency while preserving fidelity and diversity.
• Abstract（参考訳）: 多言語テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは視覚リアリズムやセマンティックアライメントの観点から急速に進歩し、現在では広く利用されている。 言語には文化的意味があるため、多言語的なプロンプトから合成された画像は、言語間の文化的一貫性を維持する必要がある。 我々は,現在のT2Iモデルが多言語的プロンプトの下で,文化的に中立あるいは英語に偏った結果をしばしば生み出すことを示す包括的分析を行う。 2つの代表的なモデルの分析は、この問題は文化知識の欠如からではなく、文化関連表現の活性化が不十分から来ていることを示している。 本稿では,培養感受性シグナルを少数の固定層内の小さなニューロン群に局在させる探索法を提案する。 本研究は,(1)背骨を微調整せずに同定されたニューロンを増幅する推論時文化的活性化,(2)文化的に関係のある層のみを更新する層的文化的増強の2つの相補的アライメント戦略を導入する。 CultureBenchの実験では、忠実さと多様性を維持しながら、文化的一貫性の強いベースラインよりも一貫した改善が示されています。

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