BLEnD-Vis: Benchmarking Multimodal Cultural Understanding in Vision Language Models

📄 arXiv: 2510.11178v1 📥 PDF

作者: Bryan Chen Zhengyu Tan, Zheng Weihua, Zhengyuan Liu, Nancy F. Chen, Hwaran Lee, Kenny Tsu Wei Choo, Roy Ka-Wei Lee

分类: cs.CV, cs.CY

发布日期: 2025-10-13

备注: Code and Dataset to be released

💡 一句话要点

BLEnD-Vis：构建多模态文化理解基准，评估视觉语言模型中的文化知识鲁棒性。

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

关键词: 视觉语言模型 文化理解 多模态学习 基准数据集 鲁棒性评估

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在文化知识理解方面存在不足，缺乏对文化背景知识的鲁棒性和可迁移性的有效评估。
  2. BLEnD-Vis通过构建多模态、多元文化基准，利用语言重述和视觉模态变化，系统评估VLM的文化知识理解能力。
  3. 实验表明，现有VLM在文化知识理解方面存在显著脆弱性，尤其是在跨模态一致性和低资源地区的表现较差。

📝 摘要（中文）

随着视觉语言模型(VLM)在全球范围内的部署，其理解文化背景知识的能力至关重要。然而，现有的评估主要侧重于静态召回或孤立的视觉定位，未能充分评估VLM是否具备鲁棒且可迁移的文化理解能力。我们提出了BLEnD-Vis，一个多模态、多元文化基准，旨在评估VLM在不同语言表达和视觉模态下对日常文化知识的鲁棒性。BLEnD-Vis基于BLEnD数据集，构建了313个文化相关的问答模板，涵盖16个地区，并生成了三种对齐的多项选择题形式：(i) 仅文本基线，查询区域到实体；(ii) 反转的仅文本变体，查询实体到区域；(iii) VQA风格的版本，带有生成的图像。该基准包含4,916张图像和超过21,000个多项选择题实例，并通过人工标注进行验证。BLEnD-Vis揭示了当前VLM文化知识的显著脆弱性；模型在语言重述下性能下降，并且虽然视觉线索通常有助于提高性能，但较低的跨模态一致性突显了在稳健地整合文本和视觉理解方面的挑战，特别是对于低资源地区。因此，BLEnD-Vis为系统地分析文化鲁棒性和多模态基础提供了关键的测试平台，暴露了局限性，并指导开发更具文化能力的VLM。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型(VLM)在理解文化背景知识方面存在局限性。现有的评估方法主要集中在静态召回或孤立的视觉定位，无法全面评估VLM对文化知识的鲁棒性和泛化能力。这使得我们难以了解VLM是否真正理解了文化知识，以及它们在不同情境下的表现如何。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态、多元文化的基准数据集，通过设计不同的语言表达和视觉模态，来系统地评估VLM对文化知识的理解能力。通过引入语言重述和视觉信息，可以更全面地考察VLM在不同情境下的表现，从而揭示其在文化知识理解方面的不足。

技术框架：BLEnD-Vis基准的构建流程主要包括以下几个步骤：1) 基于BLEnD数据集，构建313个文化相关的问答模板，涵盖16个地区。2) 针对每个问答模板，生成三种多项选择题形式：文本到实体、实体到文本、VQA风格。3) 对于VQA风格的问题，生成相应的图像。4) 通过人工标注对生成的数据进行验证。最终，BLEnD-Vis包含4,916张图像和超过21,000个多项选择题实例。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个多模态、多元文化的基准数据集BLEnD-Vis，专门用于评估VLM对文化知识的理解能力。与现有的评估方法相比，BLEnD-Vis更加注重对文化知识的鲁棒性和泛化能力的评估，通过引入语言重述和视觉信息，可以更全面地考察VLM在不同情境下的表现。

关键设计：BLEnD-Vis的关键设计包括：1) 多种多项选择题形式：文本到实体、实体到文本、VQA风格，可以从不同角度评估VLM的文化知识理解能力。2) 图像生成：对于VQA风格的问题，需要生成相应的图像，这需要考虑图像与问题之间的相关性。3) 人工标注：通过人工标注对生成的数据进行验证，确保数据的质量。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有VLM在BLEnD-Vis基准上的表现存在显著的脆弱性。模型在语言重述下的性能下降明显，且跨模态一致性较低，尤其是在低资源地区的表现更差。这些结果突显了当前VLM在文化知识理解方面的局限性，为未来的研究提供了重要的方向。

🎯 应用场景

BLEnD-Vis基准可用于评估和提升视觉语言模型在文化理解方面的能力，从而促进更具文化敏感性和适应性的AI系统的开发。这对于在全球范围内部署的AI应用至关重要，例如智能助手、跨文化交流工具和教育平台。

📄 摘要（原文）

As vision-language models (VLMs) are deployed globally, their ability to understand culturally situated knowledge becomes essential. Yet, existing evaluations largely assess static recall or isolated visual grounding, leaving unanswered whether VLMs possess robust and transferable cultural understanding. We introduce BLEnD-Vis, a multimodal, multicultural benchmark designed to evaluate the robustness of everyday cultural knowledge in VLMs across linguistic rephrasings and visual modalities. Building on the BLEnD dataset, BLEnD-Vis constructs 313 culturally grounded question templates spanning 16 regions and generates three aligned multiple-choice formats: (i) a text-only baseline querying from Region $\to$ Entity, (ii) an inverted text-only variant (Entity $\to$ Region), and (iii) a VQA-style version of (ii) with generated images. The resulting benchmark comprises 4,916 images and over 21,000 multiple-choice question (MCQ) instances, validated through human annotation. BLEnD-Vis reveals significant fragility in current VLM cultural knowledge; models exhibit performance drops under linguistic rephrasing and, whilst visual cues often aid performance, low cross-modal consistency highlights challenges in robustly integrating textual and visual understanding, particularly for lower-resource regions. BLEnD-Vis thus provides a crucial testbed for systematically analysing cultural robustness and multimodal grounding, exposing limitations and guiding the development of more culturally competent VLMs.