TransMeme: A Multi-Agent Framework for Cross-Cultural Meme Transcreation
作者: Jingyi Zheng, Yule Liu, Zifan Peng, Tianyi Hu, Yuemeng Zhao, Xinhu Zheng, Xinlei He
分类: cs.AI
发布日期: 2026-08-27
备注: 10 pages, 4 figures. Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026)
💡 一句话要点
提出多代理框架以解决跨文化表情包转化问题
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 跨文化转化 表情包生成 多代理框架 文化适应 多模态一致性
📋 核心要点
- 现有的表情包转化方法在处理文化特定知识和意图保留方面存在不足，难以实现有效的跨文化交流。
- 本文提出的多代理框架通过协调不同代理，针对文化适应、文本重写和视觉调整等方面进行综合处理，提升转化效果。
- 实验结果显示，该方法在人工评估中在四个维度上均表现最佳，平均提升33.1%，在LLM评估中获得60%的Top-1排名率。
📝 摘要（中文）
互联网表情包是一种广泛的多模态在线交流形式，但在不同语言和文化背景下的用户之间进行有效沟通面临挑战。跨文化表情包转化不仅需要保留交流意图，还需适应目标受众的文化特征，并保持文本与图像之间的一致性。本文首先分析了跨文化表情包转化的任务，识别出文化特定知识理解、意图与语气保留及多模态一致性三大核心挑战。基于此，提出了一种多代理框架，通过文化适应、目标文本重写、修订和条件视觉调整等方式，协调解决这些挑战。实验结果表明，该框架在中英文双向表情包转化中表现优异，超越所有基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决跨文化表情包转化中的文化特定知识理解、意图与语气保留及多模态一致性等核心问题。现有方法往往无法有效处理这些复杂的文化和语言差异，导致转化效果不佳。
核心思路：论文提出的多代理框架通过多个专门代理的协作，针对不同的挑战进行文化适应和文本重写，确保转化过程中意图和语气的保留，同时实现文本与图像的协调一致。
技术框架：该框架包括文化适应代理、文本重写代理、修订代理和视觉调整代理。各代理通过反馈机制进行协调，处理复杂的转化案例，确保最终输出的表情包符合目标文化的语境。
关键创新：最重要的创新在于引入了多代理协作机制，使得不同代理可以针对特定任务进行优化，从而提升了转化的整体效果。这种方法与传统的单一模型方法形成鲜明对比。
关键设计：在技术细节上，框架设计了多种损失函数以平衡文本与图像的一致性，同时采用了条件生成网络结构，以便在不同文化背景下进行灵活调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的方法在人工评估中在四个维度上均表现最佳，平均提升33.1%相较于最强基线；在LLM评估中，获得60%的Top-1排名率，显著高于第二强基线的26%。这些结果表明该框架在跨文化表情包转化中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容创作、跨文化营销和在线教育等。通过有效的跨文化表情包转化，可以促进不同文化背景用户之间的理解与交流，提升在线互动的质量和趣味性。未来，该框架有望扩展到更多类型的多模态内容生成与转化任务中。
📄 摘要（原文）
Internet memes are a pervasive form of multimodal online communication; however, such communication often involves users from diverse linguistic and cultural backgrounds. Therefore, adapting memes across cultures and languages is a central challenge for enabling mutual understanding in online communication. Unlike ordinary translation or standalone text rewriting, cross-cultural meme transcreation must jointly preserve communicative intent, adapt culture-dependent meaning for the target audience, and maintain coherence between text and image. In this work, we first provide an explicit task analysis of cross-cultural meme transcreation and identify three core challenges: culture-specific knowledge understanding, intent and tone preservation, and multimodal consistency. Based on this analysis, we propose a multi-agent framework with specialized agents that are coordinated to address these challenges through cultural adaptation, target text rewriting, revision, and conditional visual adjustment. The framework strengthens target text adaptation with coordinated feedback to handle difficult cases that require deeper cultural or visual intervention. We evaluate the framework on bidirectional Chinese-English meme transcreation using both human evaluation and LLM-as-a-Judge. Our method consistently outperforms all baselines across both evaluation settings. In human evaluation, it achieves the best performance on all four dimensions and delivers a 33.1% average improvement over the strongest baseline, while in LLM-as-a-Judge, it attains the highest Top-1 ranking rate (60% versus 26% for the second-best baseline). Further analysis indicates that each component contributes to the performance. Our error analysis suggests that the remaining bottlenecks lie in humor reconstruction and image-text alignment rather than simple cultural knowledge gaps, pointing to future work on humor transfer.