用于通用图表到代码生成的对齐多视图脚本

图表到代码生成将图表图像转换为可执行的绘图脚本，从而实现忠实的再现和可编辑的可视化。现有方法主要以 Python 为中心，限制了实际使用并忽略了监督的关键来源：同一个图表可以通过不同绘图语言的语义等效脚本来表达。为了填补这一空白，我们引入了 Chart2NCode，这是一个包含 176K 图表的数据集，与 Python、R 和 LaTeX 中的对齐脚本配对，可呈现视觉上等效的输出，通过元数据到模板管道构建，并进行渲染验证和人工质量检查。基于 LLaVA 风格的架构，我们进一步提出了 CharLuMA，这是一种参数高效的适应模块，它通过语言调节的低秩子空间混合来增强多模态投影仪，允许模型共享核心图表理解，同时通过轻量级路由专门生成目标语言的代码。大量的实验表明，所有语言的可执行性和视觉保真度都得到了一致的提高，超越了强大的开源基线，并与专有系统保持了竞争力。进一步的分析表明，平衡的多语言监督有利于所有语言，并且适配器分配紧凑的共享核心以及特定于语言的容量。代码和数据可在 https://github.com/Zhihan72/CharLuMA 获取。