AFRICAPTION: Establishing a New Paradigm for Image Captioning in African Languages

📄 arXiv: 2510.17405v1 📥 PDF

作者: Mardiyyah Oduwole, Prince Mireku, Fatimo Adebanjo, Oluwatosin Olajide, Mahi Aminu Aliyu, Jekaterina Novikova

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-10-20

💡 一句话要点

AfriCaption：提出非洲语言图像描述新框架，促进多模态AI的公平发展。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图像描述 非洲语言 多模态学习 低资源语言 数据集构建

📋 核心要点

  1. 多模态AI研究主要集中在高资源语言，导致非洲语言等低资源语言缺乏相关资源和技术支持。
  2. AfriCaption框架通过构建数据集、设计动态流程和提出视觉到文本模型，实现了非洲语言的图像描述。
  3. 该框架在20种非洲语言上进行了验证，为构建包容性的多模态AI奠定了基础，并开源了相关资源。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决多模态AI研究过度集中于高资源语言的问题，提出了AfriCaption框架，用于20种非洲语言的图像描述。主要贡献包括：(i) 构建了一个基于Flickr8k的精选数据集，通过上下文感知的选择和翻译过程生成语义对齐的描述；(ii) 建立了一个动态的、上下文保持的流程，通过模型集成和自适应替换来确保持续的质量；(iii) 提出了AfriCaption模型，一个包含0.5B参数的视觉到文本架构，集成了SigLIP和NLLB200，用于在代表性不足的语言中生成描述。该统一框架确保持续的数据质量，并为代表性不足的非洲语言建立了第一个可扩展的图像描述资源，为真正包容的多模态AI奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有图像描述模型和数据集主要集中在高资源语言，缺乏对非洲语言的支持。这限制了非洲地区在多模态AI领域的应用和发展，造成了技术鸿沟。现有的翻译方法可能无法准确捕捉图像的上下文信息，导致生成的描述质量不高。

核心思路：AfriCaption的核心思路是构建一个高质量的非洲语言图像描述数据集，并设计一个能够有效利用视觉信息和语言信息的模型。通过上下文感知的选择和翻译过程，确保数据集的语义对齐。利用模型集成和自适应替换，确保持续的数据质量。

技术框架：AfriCaption框架包含三个主要组成部分：(1) 数据集构建：基于Flickr8k数据集，通过上下文感知的选择和翻译过程，生成20种非洲语言的图像描述。(2) 动态流程：通过模型集成和自适应替换，确保持续的数据质量。(3) AfriCaption模型：一个包含0.5B参数的视觉到文本架构，集成了SigLIP和NLLB200，用于在代表性不足的语言中生成描述。

关键创新：AfriCaption的关键创新在于其针对低资源非洲语言的图像描述解决方案。它不仅构建了大规模的多语言数据集，还设计了动态的数据质量维护流程，并提出了一个有效的视觉到文本模型。这种端到端的解决方案为非洲语言的图像描述研究奠定了基础。

关键设计：数据集构建过程中，采用了上下文感知的选择策略，确保选择的图像和描述具有较高的语义相关性。翻译过程使用了高质量的机器翻译模型，并进行了人工校对。模型方面，SigLIP用于提取图像的视觉特征，NLLB200用于生成多语言的文本描述。模型训练采用了交叉熵损失函数，并进行了正则化处理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AfriCaption模型在20种非洲语言上进行了评估，结果表明，该模型能够生成高质量的图像描述。与现有的机器翻译方法相比，AfriCaption模型能够更好地捕捉图像的上下文信息，生成更准确、更自然的描述。该数据集和模型已开源，为后续研究提供了宝贵的资源。

🎯 应用场景

AfriCaption框架可应用于多个领域，例如：(1) 辅助视觉障碍人士理解图像内容；(2) 促进非洲语言的文化传承和传播；(3) 提升非洲地区在多模态AI领域的研究水平；(4) 为跨语言图像检索和多语言内容生成提供支持。该研究有助于弥合数字鸿沟，促进AI技术的公平发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal AI research has overwhelmingly focused on high-resource languages, hindering the democratization of advancements in the field. To address this, we present AfriCaption, a comprehensive framework for multilingual image captioning in 20 African languages and our contributions are threefold: (i) a curated dataset built on Flickr8k, featuring semantically aligned captions generated via a context-aware selection and translation process; (ii) a dynamic, context-preserving pipeline that ensures ongoing quality through model ensembling and adaptive substitution; and (iii) the AfriCaption model, a 0.5B parameter vision-to-text architecture that integrates SigLIP and NLLB200 for caption generation across under-represented languages. This unified framework ensures ongoing data quality and establishes the first scalable image-captioning resource for under-represented African languages, laying the groundwork for truly inclusive multimodal AI.