论文结构化摘要：GITA：面向视觉-语言图推理的图到视觉与文本集成1. 核心研究问题 (PICO/T)P (问题/群体):当前基于大型语言模型（LLM）的图推理方法仅使用文本描述来表示图结构，忽略了直观的视觉模态。现有的图神经网络（GNN）虽然擅长图推理，但泛化性、灵活性和用户友好性不足。因此，核心问题是：视觉信息能否以及如何被有效引入到通用的图推理任务中？I (干预/新方法):提出了一个端到端框架GITA (Graph to vIsual and Textual IntegrAtion)，系统地将视觉信息融入基于指令的图推理。其创新在于：图可视化器 (Graph Visualizer)：将结构化图渲染为自定义的视觉图像（称为“视觉图”）。图描述器 (Graph Describer)：生成图结构的文本描述。任务化提问器 (Task-based Questioner)：将任务需求和描述组织成提示指令。视觉-语言模型 (VLM) 推理器：接收视觉图和文本查询，执行视觉-语言图推理。此外，还提出了四种视觉图增强策略（布局、