SEA-VL

SEA-VL是一个开源项目，致力于开发高质量、文化相关性强的人工智能数据集，专门针对东南亚语言。该数据集通过人工收集、图像抓取和图像生成三种方式收集了超过128万张具有东南亚文化相关性的图像，是其他现有数据集的50倍以上。它旨在弥补东南亚在视觉语言研究中的代表性不足，推动更加包容的人工智能系统的发展。

SEA-VL is an open-source project dedicated to developing high-quality, culturally relevant artificial intelligence datasets specifically targeting Southeast Asian languages. This dataset has collected over 1.28 million culturally relevant Southeast Asian images through three approaches: manual collection, image scraping, and image generation, with a scale more than 50 times that of other existing datasets. It aims to address the underrepresentation of Southeast Asia in visual-language research and promote the development of more inclusive AI systems.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SEA-VL数据集通过多模态数据收集策略构建，包括人工众包、网络爬取和图像生成三种方法。众包阶段邀请东南亚本地贡献者提交自持图像并标注文化相关元数据，确保数据的地域真实性；爬取阶段采用语义相似度过滤和去重管道从公开资源提取文化相关图像；生成阶段探索扩散模型合成图像，但因文化准确性不足未纳入最终数据集。所有数据经过双重人工验证，确保图像质量、标题匹配度与文化相关性达到阈值标准。

使用方法

SEA-VL支持跨文化视觉语言研究，建议使用方式包括：1) 模型预训练时优先采用爬取数据（49.5万张）作为经济高效的训练集；2) 众包数据（8,018张）适合构建高精度测试集；3) 标题生成任务可调用Pangea(7B)等在多语言环境下表现最佳的视觉语言模型。使用时需注意：生成图像因文化失真问题不建议直接采用，所有数据需遵循CC-BY-SA 4.0许可协议。评估阶段建议采用5级文化相关性量表和双重验证机制确保结果可靠性。

背景与挑战

背景概述

SEA-VL数据集由SEACrowd团队于2025年推出，旨在解决东南亚地区在视觉-语言（VL）研究中的代表性不足问题。该数据集由来自东南亚多国的研究人员共同构建，核心研究问题聚焦于如何准确捕捉东南亚多元文化的视觉与语言特征。作为当前规模最大的东南亚文化图像数据库，SEA-VL包含128万张文化相关图像，覆盖11个东南亚国家，其数据量是现有同类数据集的50倍以上。该数据集通过众包、网络爬取和图像生成三种创新方法构建，特别强调本地贡献者的参与以确保文化准确性，对推动跨文化人工智能研究具有里程碑意义。

当前挑战

SEA-VL面临双重挑战：在领域问题层面，现有生成模型难以准确反映东南亚文化的细微传统和语境，合成图像的文化相关性评分普遍低于1.5分（满分3分）；在构建过程层面，数据收集存在显著的地域不平衡，印尼贡献图像占比40.4%，而柬埔寨、老挝等国样本稀少。网络爬取方法虽效率较高（85%文化相关度），但需处理99%的无效数据过滤；众包方式质量最优（89.71%相关度）却耗时长达85天。此外，多语言标注中非英语 caption 的准确率普遍低于40%，突显低资源语言处理的固有难题。

常用场景

经典使用场景

SEA-VL数据集在跨文化视觉语言研究领域具有重要价值，其最经典的使用场景是作为训练和评估多模态模型的基准数据集。该数据集通过整合东南亚地区11个国家的128万张文化相关图像，为研究者提供了丰富的视觉和语言数据，特别适用于开发能够理解和生成具有文化敏感性的多模态内容的AI系统。在跨文化视觉问答、图像描述生成等任务中，SEA-VL因其大规模和高文化相关性而成为首选数据集。

解决学术问题

SEA-VL数据集有效解决了视觉语言研究中东南亚文化代表性不足的核心问题。通过系统收集和标注涵盖东南亚日常生活、传统艺术、地标建筑等多元文化元素的图像文本对，该数据集为研究文化偏见、跨文化理解和多语言多模态学习提供了重要资源。其创新性的数据收集方法（包括众包、网络爬取和生成）的比较研究，也为低资源多模态数据构建提供了方法论参考，推动了包容性AI系统的发展。

实际应用

在实际应用层面，SEA-VL数据集支持开发面向东南亚市场的多语言多模态AI产品，如文化敏感的视觉搜索引擎、旅游导览应用和本地化电商平台。教育领域可利用其构建跨文化学习工具，数字人文研究则可基于该数据集进行东南亚视觉文化分析。此外，政府部门和NGO组织可借助该数据集开发更具文化包容性的公共服务AI系统，有效弥合数字鸿沟。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，SEA-VL数据集在跨文化视觉语言研究领域引起了广泛关注。该数据集致力于解决东南亚地区在视觉语言研究中的代表性不足问题，通过整合众包、网络爬取和图像生成等多种数据收集方法，构建了一个包含128万张文化相关图像的大规模资源库。研究重点集中在自动数据收集方法的效率与质量评估，特别是在图像过滤和去重技术上的创新。此外，SEA-VL还探索了生成模型在文化相关图像合成中的局限性，为未来多模态人工智能系统的文化包容性提供了重要参考。这一工作不仅填补了东南亚语言文化在视觉语言研究中的空白，也为全球低资源语言社区的类似项目树立了标杆。

相关研究论文

• Crowdsource, Crawl, or Generate? Creating SEA-VL, a Multicultural Vision-Language Dataset for Southeast Asia

  东南亚社区 · 2025年