GAMES Webinar 2025 – 365期(智能可视化技术) | 谢李文含(香港科技大学)，邵则开(复旦大学)
【GAMES Webinar 2025-365期】(可视化专题-智能可视化技术)
报告嘉宾：谢李文含（香港科技大学）
报告时间：2025年5月8号星期四晚上8:00-8:30（北京时间）
报告题目：等等，GPT！面向可视化生成的交互式引导框架设计
报告摘要：
AI的快速发展使信息获取与传播日趋大众化，让更广泛的用户群体为个性化任务创建可视化内容。然而，如何建立高效的人智协同机制仍面临重大挑战——这既需要帮助用户理解AI的决策逻辑，又要在数据条件受限时确保其对内容生成过程的主导权。本次报告将通过三个创新性界面设计项目，展示我们应对这些挑战的解决方案。基于数据分析和内容创作任务的设计研究案例，我将重点阐释以用户为中心的交互范式如何弥合普通用户与AI系统之间的认知鸿沟。最后，我将探讨这些研究成果对增强数据驱动型工作流系统的普适性启示。
讲者简介：
谢李文含是香港科技大学的五年级博士生，由屈华民教授指导，研究方向是个性化信息可视化创制支持。她提出了一种“意图为先、细节按需优化”的人智协同工作流，支持用户模糊生成内容并交互式迭代优化图形及编码细节。谢李文含本科毕业于北京大学。
讲者主页：https://shellywhen.github.io/
报告嘉宾：邵则开(复旦大学)
报告时间：2025年5月8号星期四晚上8:30-9:00（北京时间）
报告题目：智能可视化: AI模型的可解释性到智能故事叙述
报告摘要：
AI的快速进步推动了智能可视化（VIS + AI）的发展浪潮，涵盖了通过可视化增强AI模型可解释性的 VIS4AI，以及借助AI赋能可视化生成与表达的 AI4VIS 两个核心方向。本报告围绕这一逻辑展开，通过三个工作介绍我们在两个方向的系统设计与方法探索。在 VIS4AI 方向，我们提出了一种面向复杂决策流程的可解释性可视化方法，并构建开放问答可视分析系统 VEQA，支持专家从多层级理解模型内部推理过程，提升模型的透明度与可诊断性。在 AI4VIS 方向，我们探索了大语言模型驱动的支持上下文一致的智能故事视频生成方法Narrative Player，自动将数据叙事文本转化为连贯的动画可视化序列，提升数据表达的效率与吸引力。我们将“讲故事”的理念延伸至科学教育场景，探索大模型生成类比在智能教育中的应用。通过这些工作，我们展示了智能可视化在解释、生成与应用层面的潜力，并探讨其在人机协同与内容创作中的未来方向。
讲者简介：
邵则开，复旦大学大数据学院二年级博士生，由陈思明研究员指导。他目前的研究兴趣为可视化故事叙述的智能生成与评估。他的工作被发表在 IEEE TVCG, IEEE VIS, ACM CHI等顶级期刊和会议上。
主持人简介：
陆旻，深圳大学城市空间信息工程系副教授，深圳大学空间创意智能与交互研究组负责人，研究方向为风格化地图等空间创意的智能生成与交互。近年来在图形学、计算机视觉、可视化、人机交互国际会议SIGGRAPH, CVPR, VIS，ACM CHI等发表论文多篇，主持国家自然科学基金两项、广东省及深圳市项目多项。曾获IEEE PacificVis 2024最佳论文提名, Computational Visual Media 2020最佳论文提名，IEEE PacificVis 2018最佳海报奖，ICUI 2017最佳论文奖，ChinaVis 2016最佳海报奖等奖项，担任ACM SIGGRAPH Asia, IEEE PacificVis、ChinaVis等会议程序委员，长期担任IEEE VIS，IEEE TVCG, ACM TIST等审稿人，更多信息请访问个人主页：https://deardeer.github.io/。
李晨辉,华东师范大学计算机科学与技术学院副教授，CCF计算机辅助设计与图形学专委会执行委员，CSIG可视化与可视分析专委会委员。博士毕业于香港理工大学，专注数据可视化、空间大数据智能分析、计算机图形学研究，主持国家及校企合作科研项目10余项，在IEEE VIS、IEEE TVCG、ACM CHI、IEEE VR等国际会议及期刊上发表学术论文50余篇，曾担任ChinaVis2018会议组织委员，VINCI2019国际会议本地主席，CAD/CG 2023及CAD/Graphics 2023会议组织主席，ChinaVis2024会议论文主席。长期担任VIS、TVCG、CHI等国际期刊及会议的审稿人。曾获2020年度上海市科技进步特等奖，2022年度上海市高等教育教学成果二等奖。更多信息见：http://chenhui.li
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