EuroVis 2025 Day1
6月3日，可视化领域会议（EuroVis 2025）正式拉开帷幕，这是可视化领域的旗舰会议，也是中国计算机学会评定的B类会议。
视觉计算实验室今年共有1篇工作被EuroVis成功接收，硕士研究生古名扬在卢森堡参加本次会议并做口头报告。今天的分享将包括以下四部分：大会开幕式；古名扬同学做口头报告；专题报告，包括解释性和生成式AI、Dirk Bartz Prize；卢森堡城市游览。
大会开幕式
报告人：EuroVis 2025 组委会
EuroVis 2025 的开幕式将于 2025 年 6 月 3 日上午 9:00 在卢森堡市的会议主会场举行。本届会议由卢森堡科技研究院（LIST）的可视化与交互小组（VISINT）主办，旨在汇聚全球数据可视化领域的研究者与从业者，共同探讨前沿技术和应用。
开幕式将由 Anna Vilanova 和 Hans-Jörg Schulz 主持，紧接着将有两场主题演讲：
Tim Dwyer（澳大利亚莫纳什大学 IT 学院）带来题为《Emerging topics in Visual and Immersive Analytics》的演讲，探讨视觉与沉浸式分析的前沿议题。
François Mazen（Kitware Scientific Visualization Europe 总监）将发表《Challenges of Data Analysis and Visualization at Exascale》的演讲，分享在超大规模数据分析与可视化方面的挑战与解决方案。
此外，大会还将颁发多个奖项，包括 Dirk Bartz Prize、EuroVis PhD Award 和 EuroVis Early Career Award，其中后者将在开幕式上正式颁发，以表彰在可视化领域做出突出贡献的青年学者。
本届 EuroVis 会议将持续至 6 月 6 日，期间还将举办一系列专题研讨会、技术展示和社交活动，为与会者提供丰富的学术交流和合作机会。
古名扬同学做口头报告
题目：IntelliCircos: A Data-driven and AI-powered Authoring Tool for Circos Plots
报告人：古名扬
这篇工作是四川大学朱敏教授团队论文，团队其他成员包括四川大学的朱佳旻、王启鹏；新加坡南洋理工大学的王凤杰、温啸林、王勇教授；通讯作者为朱敏教授。该工作聚焦于基因组学领域，下面简要介绍其内容。
基因组学数据在生物学和医学领域中至关重要，生物信息学分析师通常需要手动创建circos图来分析数据并提取有价值的见解。然而，制作circos图较为复杂，因为它需要对多条轨道属性及其之间的位置关系进行细致设计。通常，分析师会从已有的circos图中寻找灵感，并反复调整和完善图表，以达到满意的最终设计，这一过程既繁琐又耗时。
为了解决这些挑战，我们提出了IntelliCircos，一款由人工智能驱动的交互式创作工具，能够简化从初步视觉设计到circos图最终实现的整个流程。具体来说，我们构建了一个包含4396个circos图及其对应注释和配置的新数据集，这些数据均从已发表的论文中提取并标注。基于该数据集，我们进一步识别出轨道组合模式，并利用大型语言模型（LLM）提供领域特定的设计建议和配置参考，辅助circos图的设计。我们还邀请了8名生物信息学分析师进行了用户研究，结果表明IntelliCircos在circos图创作方面具有良好的可用性和有效性。
专题报告1: 解释性和生成式AI
Interactive Discovery and Exploration of Visual Bias in Generative Text-to-Image Models
生成式文本到图像（Text-to-Image, T2I）模型中的偏见问题早已为人所知，但系统性地分析这些模型的输出以揭示偏见仍具有挑战性。我们提出了Visual Bias Explorer（ViBEx），这是一款用于交互式探索T2I模型输出空间的工具，旨在帮助发现视觉偏见。ViBEx引入了一种新颖而灵活的提示树界面，并结合了基于CLIP的零样本偏见探测方法，以实现快速且近似的偏见探索。此外，它还支持通过前向、交叉和反向偏见查询进行深入的确认性视觉分析。ViBEx具有模型无关性，并已公开发布。在四次案例研究访谈中，人工智能和伦理领域的专家能够借助ViBEx发现此前尚未在文献中描述的视觉偏见。
InterChat: Enhancing Generative Visual Analytics using Multimodal Interactions
大型语言模型（LLMs）和生成式视觉分析系统的兴起，极大地推动了基于数据的洞察能力，但在准确理解用户的分析意图和交互意图方面仍面临重大挑战。虽然语言输入提供了灵活性，但往往缺乏精确性，使得复杂意图的表达效率低下、易出错且耗时。为了解决这些局限性，我们通过文献综述和初步头脑风暴会议，探讨了多模态交互在生成式视觉分析中的设计空间。基于这些洞察，我们提出了一种高度可扩展的工作流程，整合多个大型语言模型代理，用于意图推断和可视化生成。我们开发了InterChat，一款结合视觉元素直接操作与自然语言输入的生成式视觉分析系统。这种整合实现了意图的精准传达，并支持渐进式、以视觉为驱动的探索性数据分析。通过有效的提示工程、上下文交互关联，以及直观的可视化和交互设计，InterChat弥合了用户交互与基于LLM的可视化之间的鸿沟，提升了系统的可解释性和易用性。通过两个使用场景、用户研究及专家反馈的广泛评估，结果表明InterChat在处理复杂视觉分析任务的准确性和效率上有显著提升，彰显了多模态交互在生成式视觉分析中重新定义用户参与度和分析深度的潜力。
专题报告2: Dirk Bartz Prize
欧洲图形协会每两年举办一次竞赛，旨在表彰计算机图形学和可视化技术在医学和生命科学领域的贡献，并鼓励其进一步发展。该竞赛以纪念 2010 年 3 月逝世的德克·巴茨。德克·巴茨是一位备受赞誉且充满热情的科学家、教师和医学视觉计算领域的推动者；自 2021 年起，该奖项与欧洲可视化计算大会（EuroVis）同期举办，并扩大了奖项范围，涵盖生命科学领域的贡献。
Visual Disease Stories: Empowering Health Literacy and Promotion
叙事医学可视化弥合了有限健康素养与健康传播需求之间的鸿沟。我们通过探索疾病故事，促进预防行为，教育患者了解其病情和治疗方案，以促进知情同意。这一方法因其减轻医疗系统和医疗人员负担的潜力而受到临床医生的认可。我们将数据可视化与故事叙述相结合，使科学信息更易为多样化受众所理解。然而，广阔的设计空间带来了显著挑战，因为设计选择会极大影响用户的参与度、记忆效果和理解力。我们的工作聚焦于叙事设计空间的基本维度——冲突、内容、角色和结构，旨在最大化其在疾病传播中的影响力。
Too Heart to Handle? Exploring Self-Directed And Collaborative Virtual Learning Environments in Anatomy Education
扩展现实（XR）在医学教育中的融合代表了一场变革，尤其是在解剖学培训领域，沉浸式模拟能够增强认知参与度和知识记忆力。发育中的心脏在短时间内经历快速的形态变化，这给教学带来了重大挑战。传统的二维影像和静态模型常常无法有效呈现这些过程，限制了学习者对关键空间关系的理解，这也成为理解先天性异常的一大障碍。为克服这些局限，本研究利用XR驱动的可视化和交互范式，创建虚拟学习环境。在此基础上，我们提出了适应协作学习与自主学习两种情境的XR教育模块设计方法，并以胚胎心脏发生为案例进行说明。通过对264名学生的混合方法用户研究及讲师反馈，我们的研究结果强调了迭代式、以用户为中心的设计方法的重要性。
卢森堡城市游览
在一天的结束时，会议主办方邀请大家一起游览卢森堡。大家乘坐巴士从Parc Hôtel Alvisse出发，随后步行探索这座城市。卢森堡城以其独特的风景和国际化氛围闻名，可以漫步于中世纪的街道，感受城市的历史韵味。这里的防御工事展示了丰富的文化和历史背景，是欧洲军事建筑的重要代表。意大利、西班牙、比利时、法国、奥地利、荷兰和普鲁士的工程师们共同参与了这座堡垒的建设，使其呈现出多元的特色，这些防御工事及老城区已被列为联合国教科文组织世界遗产。
