ChatGPT是一个基于Transformer的生成式语言模型，可以生成自然语言文本，如对话和长篇文章。最近几年来，随着深度学习的发展，ChatGPT逐步成为人工智能领域的研究热门。不过，除生成文本以外，ChatGPT还可以进行画图。

训练ChatGPT画图，需要通过给模型提供大量的图象数据，让模型学会从输入的文本描写中生成对应的图象。这个进程需要用到一些特殊的数据集和算法。

需要训练一个图象生成模型，用于从文本描写中生成对应的图象。这个模型通常是一个基于深度学习的生成式模型，如GAN（生成对抗网络）或VAE（变分自编码器）。这个模型需要用大量的现成图象数据来训练，以使其能够从文本描写中生成相应的图象。

然后，需要将训练得到的图象生成模型与ChatGPT模型结合起来。为此，可以采取一些技术来将两个模型联合在一起，使它们能够协同工作并生成对应的图象。

需要为ChatGPT模型提供足够的图象描写数据，以便它可以根据输入文本描写生成相应的图象。这个进程通常需要使用一些特殊的数据集和算法，如Imagenet或COCO数据集，和一些图象辨认和分类算法。这些算法可以将图象分解成更小的部份，并将它们与文本描写相关联，以便ChatGPT模型能够有效地学习和生成图象。

需要注意的是，训练ChatGPT画图的进程相对照较复杂，需要大量的计算资源和专业知识。另外，在生成图象时，ChatGPT模型可能会出现一些不准确或不联贯的情况，需要进行后期处理和调剂。因此，训练ChatGPT画图需要有经验的机器学习专家和团队，以确保终究生成的图象质量和准确性。