本文通过众包研究比较了DALL.E 2和Stable Diffusion模型在生成普通名词图像时的全球表现。结果显示，对于没有特定国名的输入，生成的图像在美国和印度表现最好。当指定国家名称后，两个模型的表现有所提升，但仍有许多国家得分较低，需要未来模型更加包容。此外，研究还探讨了在不进行用户研究的情况下量化生成图像在地理上的代表性的可行性。