2025年春季学期视觉计算实验室第14次论文研读预告

时间：2025年6月21日（周六）上午09: 00

地点：望江校区基础教学楼B座318实验室

分享内容：

[1]Ying L, Tang T, Luo Y, et al. GlyphCreator: Towards example-based automatic generation of circular glyphs[J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2021, 28(1): 400-410.

[2]Li D, Guo X, Shu X, et al. RouteFlow: Trajectory-Aware Animated Transitions[C]//Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2025: 1-17.

论文简介

[1]圆形 glyphs（字形符号）在不同领域被用于表示多维数据。然而，尽管这些 glyphs 极为有效，但即使对于具备专业设计技能的人来说，创建它们往往也很费力。本文介绍了 GlyphCreator，这是一种基于示例生成圆形 glyphs 的交互式工具。给定一个圆形 glyphs 示例和多维输入数据，GlyphCreator 能迅速生成一系列设计候选方案，其中任何一个都可进行编辑，以满足特定表示的要求。为开发 GlyphCreator，我们首先通过总结不同视觉元素之间的关系，推导出圆形 glyphs 的设计空间。利用这个设计空间，我们构建了一个圆形 glyphs 数据集，并开发了一个用于 glyphs 解析的深度学习模型。该模型可以将圆形 glyphs 的位图解构为一系列视觉元素。接下来，我们引入一个界面，帮助用户将输入数据属性与视觉元素绑定，并自定义视觉样式。我们通过定量实验评估了解析模型，通过两个使用场景展示了 GlyphCreator 的用法，并通过用户访谈验证了其有效性。

[2]对物体运动进行动画处理被广泛用于辅助追踪变化，以及观察物体汇聚或分散的全局趋势和局部热点。然而，现有方法通常仅考虑物体轨迹的起始和结束位置，从而掩盖了关键的局部热点。为弥补这一差距，我们提出了RouteFlow，这是一种基于轨迹感知的动画过渡方法，能在尽量减少遮挡的同时，有效平衡全局趋势与局部热点。RouteFlow的灵感来源于现实世界中的公交路线类比：物体被视为一同出行的乘客，局部热点则代表这些乘客上下车的公交站点。基于此类比，动画路径像公交路线一样生成，物体布局则根据其目的地，如同座位分配一样生成。与最先进的方法相比，RouteFlow在追踪物体运动方面表现相当的同时，能更好地辅助识别全局趋势并定位局部热点。