圖表生成任務是一個理想的場景，可以促進自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）之間的跨模態融合。以下是幾個具體的實現方式：
多模態學習模型：開發多模態學習模型，這些模型能夠同時處理文本和圖像數據，從而學習到文本描述與圖像內容之間的深層關聯。
數據集構建：建立包含文本描述和相應圖表的數據集，這樣可以為模型提供豐富的訓練數據，幫助其學習如何從文本生成準確的圖表。
跨模態評估指標：設計跨模態評估指標，評估模型在生成圖表時的文本理解能力和圖像生成能力，這樣可以更全面地反映模型的性能。
互動式生成系統：開發互動式生成系統，允許用戶通過自然語言輸入需求，系統則根據這些需求生成相應的圖表，並在生成過程中進行即時的文本和圖像的交互。
應用場景擴展：探索圖表生成在不同應用場景中的潛力，如科學研究、商業報告和教育等，這樣可以促進NLP和CV技術的實際應用，並推動兩者的進一步融合。