Culture In a Frame: C$^3$B as a Comic-Based Benchmark for Multimodal Culturally Awareness

📄 arXiv: 2510.00041v1 📥 PDF

作者: Yuchen Song, Andong Chen, Wenxin Zhu, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Muyun Yang, Tiejun Zhao

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-09-27

💡 一句话要点

提出C$^3$B漫画跨文化基准，评估多模态大语言模型的文化感知能力

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

关键词: 多模态学习 文化感知 漫画理解 跨文化交流 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有文化感知基准难度不足，缺乏跨语言任务，且真实图像场景单一，限制了对MLLM文化理解能力的有效评估。
  2. C$^3$B基准利用漫画场景，构建多文化、多任务、多语言数据集，包含视觉识别、文化冲突理解和文化内容生成等任务。
  3. 实验结果表明，现有MLLM在C$^3$B基准上与人类水平差距显著，验证了该基准的挑战性，并为未来研究指明方向。

📝 摘要（中文）

文化感知能力已成为多模态大语言模型（MLLMs）的关键能力。然而，现有的基准测试在任务设计上缺乏难度递进，并且在跨语言任务方面存在不足。此外，现有基准通常使用真实世界的图像，每张图像通常只包含一种文化，这使得MLLMs相对容易应对。基于此，我们提出了C$^3$B（漫画跨文化基准），这是一个新颖的多文化、多任务和多语言的文化感知能力基准。C$^3$B包含超过2000张图像和超过18000个问答对，构建于三个难度递进的任务之上，从基本的视觉识别到更高层次的文化冲突理解，最后到文化内容生成。我们对11个开源MLLMs进行了评估，揭示了MLLMs与人类表现之间存在显著的性能差距。这一差距表明C$^3$B对当前的MLLMs提出了重大挑战，鼓励未来的研究推进MLLMs的文化感知能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有基准测试在评估多模态大语言模型（MLLMs）的文化感知能力方面存在局限性。它们通常使用真实世界的图像，这些图像往往只包含单一文化，使得模型容易识别。此外，现有基准缺乏难度递进的任务设计，并且在跨语言任务方面存在不足，难以全面评估模型的文化理解能力。因此，需要一个更具挑战性和综合性的基准来推动MLLMs在文化感知方面的研究。

核心思路：C$^3$B的核心思路是利用漫画作为视觉载体，构建一个多文化、多任务和多语言的基准。漫画具有丰富的文化内涵，并且可以通过图像和文字的结合来呈现复杂的文化场景和冲突。通过设计难度递进的任务，从基本的视觉识别到更高层次的文化冲突理解和文化内容生成，可以更全面地评估MLLMs的文化感知能力。同时，引入跨语言任务可以考察模型在不同文化背景下的理解能力。

技术框架：C$^3$B基准包含三个主要任务：1) 基本视觉识别：要求模型识别图像中的文化元素和对象。2) 文化冲突理解：要求模型理解图像中不同文化之间的冲突和差异。3) 文化内容生成：要求模型根据给定的文化背景生成相应的文本或图像。整个流程包括数据集构建、任务设计和模型评估三个阶段。数据集构建阶段收集和标注漫画图像，任务设计阶段定义不同难度的任务，模型评估阶段使用各种MLLMs在C$^3$B上进行测试，并分析结果。

关键创新：C$^3$B的关键创新在于使用漫画作为基准的视觉载体，并构建了多文化、多任务和多语言的数据集。与现有基准相比，C$^3$B更具挑战性和综合性，可以更全面地评估MLLMs的文化感知能力。此外，C$^3$B还引入了文化冲突理解和文化内容生成等高层次的任务，可以推动MLLMs在文化理解方面的研究。

关键设计：C$^3$B的数据集包含超过2000张图像和超过18000个问答对。任务设计方面，视觉识别任务主要考察模型对文化元素的识别能力，文化冲突理解任务主要考察模型对文化差异的理解能力，文化内容生成任务主要考察模型对文化背景的理解和创造能力。评估指标包括准确率、F1值等。具体参数设置和网络结构取决于所使用的MLLM。

📊 实验亮点

实验结果表明，11个开源MLLMs在C$^3$B基准上的表现与人类水平存在显著差距，验证了该基准的挑战性。例如，在文化冲突理解任务上，MLLMs的平均准确率远低于人类水平。这一结果表明，现有MLLMs在文化感知方面仍有很大的提升空间，C$^3$B可以作为未来研究的重要评估工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更具文化敏感性的AI系统，例如：智能翻译、跨文化交流助手、文化遗产保护等。通过提升AI的文化感知能力，可以减少文化误解和冲突，促进不同文化之间的交流与合作。未来，该基准可以推动多模态大语言模型在文化理解和生成方面的进一步发展，使其更好地服务于人类社会。

📄 摘要（原文）

Cultural awareness capabilities has emerged as a critical capability for Multimodal Large Language Models (MLLMs). However, current benchmarks lack progressed difficulty in their task design and are deficient in cross-lingual tasks. Moreover, current benchmarks often use real-world images. Each real-world image typically contains one culture, making these benchmarks relatively easy for MLLMs. Based on this, we propose C$^3$B ($\textbf{C}$omics $\textbf{C}$ross-$\textbf{C}$ultural $\textbf{B}$enchmark), a novel multicultural, multitask and multilingual cultural awareness capabilities benchmark. C$^3$B comprises over 2000 images and over 18000 QA pairs, constructed on three tasks with progressed difficulties, from basic visual recognition to higher-level cultural conflict understanding, and finally to cultural content generation. We conducted evaluations on 11 open-source MLLMs, revealing a significant performance gap between MLLMs and human performance. The gap demonstrates that C$^3$B poses substantial challenges for current MLLMs, encouraging future research to advance the cultural awareness capabilities of MLLMs.