像素模型的渲染策略对语言模型的性能有重要影响，使用字符二元组渲染能够提高模型的性能，同时在句子级任务上不会降低处理标记和多语言任务的性能，还能以只有 2200 万参数的更小模型达到与原始 8600 万参数模型相当的性能，分析表明字符二元组渲染产生了更好的模型，但由于补丁频率偏差而导致异性的补丁嵌入空间，突显了图像补丁和记号化语言模型之间的联系。

Nov, 2023

增强视觉模型对包含大量文本信息的图像进行理解和学习的能力，通过数据预处理、微调和模型评估等方法，在集成 CLIP 和文本嵌入模型的视觉聊天应用中取得了 96.71% 的精度，旨在提升复杂视觉文本数据的跨模态人工智能理解能力。

May, 2024

本文介绍了一些最流行的自然语言处理的深度学习可视化技术，并强调其可解释性和可解释性。

Apr, 2022

该论文提出了一种新的方法来根据输入的文本生成多个颜色调色板，并根据生成的颜色调色板对给定的灰度图像着色。该模型能够理解文本的语义，并从中生成多个可能的颜色调色板。经评估结果表明，使用该模型生成的调色板优于真实的调色板，并且该模型在对图像进行着色时能够有效反映给定的调色板。

Apr, 2018

该论文提出了一种基于大型视觉语言模型 CLIP 的 fine-tuning 策略，用于从文本中评分文本的视觉性，并对其进行分类，得到了比其他方法更好的结果，并展示了文本视觉性对于文本生成任务的重要性。

May, 2023

提出了一种用于主题可视化的新方法，使用潜在变量模型自动提取大型文本语料库中的 term 分布，并利用与主题相关的重要短语来解释该分布。该方法使用基于任意长度表达式的语言模型，并提出了一种基于嵌套排列检验的新方法来查找重要短语。结果表明，该方法优于标准的卡方检验和似然比检验。应用在科学摘要和新闻文章的语料库上，演示了主题的呈现。

Jul, 2009

本篇研究论文探讨了利用自然语言处理技术在文本可视化方面的应用，除了传统的利用文本主题抽取与可视化的方法，更深入地进行了针对单词情感价值的比较，探究不同文本间的差异与重点。

Jul, 2022

本篇研究介绍了解决信息图可视化标签发现问题的计算方法，其包含从信息图中提取文字和图片元素、自动预测图片内容并比较人工标注结果等方面的内容。

Sep, 2017

本研究探讨零样本语义图像绘画的问题。我们提出了一种新的方法，利用实际的文字描述，在合成图像中添加新的语义概念，通过结合最先进的逼真图像生成模型和文本 - 图像语义相似度网络，使用非梯度方法探索潜在空间，通过放松 GAN 的计算来针对特定区域的变化并进行用户研究进行比较。

Mar, 2021

利用基于像素的语言模型对历史文档进行像素遮罩重建，通过生成合成扫描以模拟真实历史文档，展示模型在像素遮罩重建和语言理解能力上的卓越效果，并成功应用于历史问答任务。

Oct, 2023