李权课题组邵煜恒（硕）2025年12月参加SIGGRAPH ASIA会议并做汇报

2025年12月15日至18日，我赴中国香港参加了国际计算机图形学领域的重要学术会议 ACM SIGGRAPH Asia 2025，主要围绕会议相关学术活动展开，旨在深入了解计算机图形学及其相关交叉领域的最新研究进展，并通过与国际学者的交流拓展学术视野，为后续科研工作的开展提供参考与启发。

ACM SIGGRAPH Asia是计算机图形学与交互技术领域最具影响力的国际顶级会议之一，汇聚了来自全球高校、科研机构及工业界的前沿研究成果。会议长期关注计算机图形学、视觉计算及相关交叉方向的发展，近年来在AI生成内容（AIGC）、三维内容生成与理解等新兴领域持续引领学术与产业趋势。同时，SIGGRAPH Asia强调技术与艺术的深度融合，通过技术论文、艺术展览及交互展示等多种形式，推动计算方法与数字创意实践的协同发展。对于可视化与人机交互等研究方向而言，该会议不仅提供了前沿技术成果的展示平台，也为理解复杂数据表达、交互设计与智能生成之间的融合路径提供了重要参考。

会议期间，我报告了题为 《FashionCook: A Visual Analytics System for Human–AI Collaboration in Fashion E-Commerce Design》的研究工作。该成果发表于 IEEE Computer Graphics and Applications (CG&A)，并在 ACM SIGGRAPH Asia 相关 workshop 中进行了口头报告与海报展示。该研究面向时尚电商设计场景中的人机协同问题，旨在探索如何通过可视分析方法提升设计人员与人工智能模型之间的协作效率与决策能力。针对当前AI在设计应用中存在的可解释性不足、多模态结果难以理解以及不同角色之间协同困难等问题，本文提出了 FashionCook 可视分析系统。该系统融合商品图像、文本描述与结构化属性等多源数据，构建预测模型以评估产品潜在表现，并通过多视图可视化设计揭示模型内部机制。同时，系统支持基于特征重要性的解释与“what-if”交互分析，使用户能够理解不同设计要素对预测结果的影响，从而进行有针对性的设计优化。通过案例研究与用户实验，结果表明该系统在提升设计决策质量、增强模型可解释性以及促进跨角色协作方面具有良好效果。该工作展示了将可视分析方法引入实际设计流程的潜力，为人机协同驱动的创意设计提供了新的思路。

通过参与相关技术报告与展示，进一步关注了生成式人工智能（AIGC）在图形学中的前沿探索，特别是在三维内容生成与设计辅助方面的最新进展。这些工作展示了生成模型在复杂视觉内容建模中的潜力，使得高质量、多样化的设计方案能够在较低人工成本下快速生成，为创意设计流程提供了新的技术支撑。在与相关研究者的交流过程中，也对当前方法的局限性有了更深入的认识。例如，有学者指出，现有生成式方法在实际应用中仍存在可控性不足与结果稳定性不高的问题，尤其是在多模态输入与设计约束较为复杂的场景下，生成结果往往难以精细调节。这一反馈使我们进一步认识到，在实际设计任务中，仅依赖生成能力本身仍不足以支撑高质量应用，如何结合可解释性与交互机制提升系统的可控性，是未来值得重点关注的方向。此外，还接触到一些将生成模型与交互系统相结合的探索性工作，通过引入用户反馈与迭代机制，使生成过程更加符合实际需求。这些进展为将AIGC方法与可视分析、人机协同等方向进一步融合提供了重要启发，也为后续研究工作的深化指明了方向。

总体而言，本次参加 ACM SIGGRAPH Asia 2025 是一次富有收获的学术交流经历。通过系统参与会议报告、技术展示及相关交流活动，对计算机图形学及其交叉领域的发展趋势有了更加全面的认识，尤其是在生成式人工智能与数字内容生成方向上，对当前研究前沿与实际应用需求形成了更加清晰的理解。在与国际研究者的交流过程中，不仅加深了对相关研究问题的认识，也对自身工作的定位与改进方向有了进一步思考。本次参会经历有助于提升研究工作的系统性与前瞻性，为后续在可视化、人机协同及AIGC相关方向的深入探索奠定了基础。未来，将在现有研究基础上进一步完善相关方法，推动研究成果向更具应用价值与实际意义的方向发展。