随着技术的不断发展，人们对机器生成的对话愈来愈有需求。其中一个最流行的语言生成模型是ChatGPT。ChatGPT是一种语言生成模型，善于通过学习大范围的文本数据来生成流畅的自然语言，解决人们交换的问题。但是，ChatGPT其实不会使用图片信息进一步丰富生成的对话内容。因此，研究人员开始探访如何结合图象信息和语言模型，从而实现更多样的对话生成。这便是ChatGPT的延伸方向之一：结合图象信息的跨模态生成对话系统研究。

跨模态生成对话系统是一种结合了图象信息和文本信息的智能生成对话系统。在此系统中，机器可以利用输入的图象和给定的语境信息，生成流畅、有逻辑的自行对话。ChatGPT则是模型中的一环，用于生成对话的文本内容。通过结合图象信息，ChatGPT可以根据图象信息提供对话的上下文，并且生成更加准确的对话内容。

一些研究人员对这类跨模态生成对话系统进行了研究，并且已获得了一些使人满意的结果。例如，研究人员使用一个包括图象和对应的文本描写的数据集来训练ChatGPT模型。研究结果显示出，ChatGPT模型不但能够根据文本信息生成对应的对话内容，还可以通过图象信息进一步优化生成的对话结果，使其更加准确、公道。

除此以外，研究人员还试图通过图象信息让ChatGPT模型产生更加丰富、有趣的对话内容。这需要从图象中提取出相应的情感、语气、表情等信息，然后通过ChatGPT模型生成对应的自然语言。这类方法可让对话内容更加具有个性化和情感共鸣，让人与机器之间的交互更加自然流畅。

ChatGPT的延伸方向之一就是结合图象信息的跨模态生成对话系统研究。研究人员通过使用图象信息来丰富ChatGPT生成的对话内容，从而让机器生成的对话更加准确、有趣、丰富，并且与人类的交互更加自然。