通过生成对抗网络（GAN）或变压器模型进行文本到图像生成。提出了一种方法，利用人工智能模型进行主题创造，并对实际绘画过程进行分类建模。通过将所有视觉元素转化为可量化的数据结构来创建图像，并与现有的图像生成算法进行语义准确性、图像可复现性和计算效率方面的有效性评估。

Dec, 2023

本文介绍了 VisText 数据集，通过 fine-tune state-of-the-art 语言模型并应用 prefix-tuning 生成语义丰富、连贯的图表描述字幕， 经过比较能够接近最先进的图表字幕模型，并提出了可以指导未来工作的错误分类。

Jun, 2023

本论文提出了一种基于神经网络的模型来自动生成数据可视化的自然语言摘要，使得即使视力受损的用户也能够获取数据可视化的重要见解。

Oct, 2020

故事可视化是一项具有挑战性的文本到图像生成任务，不仅需要从文本描述中呈现视觉细节，还需要对跨多个句子的长期上下文进行编码。本文提出了一种新颖的记忆架构用于双向 Transformer，并采用在线文本增强生成多个伪描述作为训练过程中的辅助监督，以更好地适应推理中的语言变化，通过对 Pororo-SV 和 Flintstones-SV 两个流行的 SV 基准测试的广泛实验，该方法在各种评估指标上明显优于现有技术，并具有相似或更少的计算复杂性。

Aug, 2023

数据可视化是呈现数据和挖掘其有价值洞见的关键手段。通过自然语言处理技术，图表总结任务促进了对图表的深入数据分析。本研究构建了一个大规模的全面图表 - 标题数据集，提供了每个图表的微调指导，以解决现有方法在视觉 - 语言匹配和推理能力方面存在的明显不足。基于这个数据集的广泛覆盖范围，可以实现更好的训练数据视角匹配度。此外，我们提出了一种创新的图表总结方法 ChartThinker，它基于思维链和上下文检索策略合成了深层分析，旨在提高生成摘要的逻辑连贯性和准确性。在精心策划的数据集基础上，我们训练的模型在图表总结任务中始终表现出优越性能，在 7 个评估指标上超过了 8 种最先进的模型。我们的数据集和代码可公开访问。

Mar, 2024

本研究的 Chart-to-text 数据集为基础，使用图像字幕和数据转换技术探索了从图表到文本的自然语言概括方法以及相应的神经网络模型，研究结果表明此方法对复杂模式和趋势的描述存在困难。

Mar, 2022

论文提出一种新的方法，使用图像标题和来自图像搜索引擎的点击数据来学习文本 - 视觉嵌入，并通过建模嵌入的积极感知提出新的三元损失函数，以及引入一种新的基于小批次的难例负采样方法来提高学习过程的数据效率，实验结果表明，该方法的表现优于现有方法，并且对于现实世界的文本到视觉检索也十分有效。

May, 2019

研究了一种生成序列图像以可视化故事的任务，提出了改进方法包括双路学习框架、复制 - 转换机制和基于 MART 的 transformer 模型，并提供了相应的评价指标和对这些指标的直观检验。

May, 2021

该论文提出了一种新的通信系统框架，利用多模式生成模型的优势生成有前途的代沟能力。我们的主要研究方向是基于图像到文本转换和顺序传输单词令牌的通信系统设计，旨在为实际通信系统利用最先进的生成模型铺平新的道路。

Sep, 2023

本文提出了一种名为 Chart-Text 的新颖的、可完全自动化生成图表图像文本描述的系统，该系统对 PNG 格式的图表图像进行分类、检测、分类标签和文本，最终使用特定的图像处理算法从图表图像中提取相关信息，并取得了 99.72％的图表分类准确率和 78.9％的数据提取和相应文本描述的准确率。

Dec, 2018