该论文探讨了多模态对话生成任务，提出了一种结合图像和对话历史生成回答的方法。研究表明，在低资源情况下，图像驱动的对话生成能够有效提升样本数量和应答质量，且在多模态对话系统中表现出良好的泛化性能和人类评估效果。
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