布局生成是一类重要的问题。在现有的布局生成相关研究中，一类研究注重与提供各类辅助工具，帮助设计师设计排版布局，例如各类交互的布局指令[1]，自动吸附工具[2]，以及更加高级的对齐关系推断与优化系统[3]等，但要使用这一类工具创作高质量的布局还是需要依赖设计师的专业知识。而另一类则是自动布局生成工具，但在这一类工具中，使用规则的布局生成方法产生的结果多样性不足，而基于学习的生成方法[4]则依赖于大规模高质量的数据集。
来自深圳大学的Pengfei Xu在发表于SIGGRAPH ASIA 2022的论文《Hierarchical Layout Blending with Recursive Optimal Correspondence》[5]中提出了基于少量布局样本，使用混合插值方法从样本中生成新布局的方法，并提出了一种支持平滑的布局插值的算法（图1）。
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在图可视化中，地铁图可视化是一个经典的可视化方法，将图中节点尽量均匀地排布在空间中，同时尽可能保持边的且尽可能保持最终布局的拓扑结构与图节点的原始。 同时，在实际的图布局中，除了要提高图的可读性，有时还需要将一些特定的动机(motif)嵌入到图中，这能提高图布局的艺术效果，也可能可以提升用户对该布局的认知能力。
在论文《Shape-Guided Mixed Metro Map Layout》[1]中，维也纳工业大学的Tobias Batik等人提出了一种结合地铁图布局与形状嵌入的混合布局方法（图1），能够支持在保证将用户定义的形状嵌入最终图布局的同时，将整体图布局以地铁图的标准进行优化。
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理解可视分析的一般过程和可视分析中的探索模式是十分重要而有意义的工作，其不仅能够帮助分析者在分析探索时寻找更快的工作路径，也能帮助可视化研究者设计和研究更强大的可视分析工具。但是在先前的大部分的工作中，对可视分析过程的研究都是在实验室环境下进行的，这样的环境与真实的分析者工作的环境是存在差别的，而在这一篇论文中[1]，来自Google的作者就依托于自身所处的公司平台，对实际工业生产中的可视分析用户的工作过程进行了电子化的“实地考察”（图1），并最终总结了工业环境中可视分析的一些模式。
继续阅读 »在可视化设计中的指导原则中， “慎用三维”一直是重要而经典的一条原则[1]。三维可视化在许多场景下并不是合理的选择，其原因包括三维场景下遮挡问题与透视畸变的现象会较为严重地影响人们对三维可视化的认知。但三维可视化并不是一无是处，相较于二维可视化， 多出的一个维度可以一次性地编码更加丰富的信息，增强用户对数据整体的感知与理解。将二维可视化与三维可视化进行结合，同时发挥二维与三维可视化的长处才是最为合理的手段。
在经典的Rolling the Dice[2]和GraphDice[3]等一系列工作中，作者使用三维可视化作为过渡动画，展现不同属性的二维散点图之间的切换，帮助用户在视图切换时保持对数据的心理模型，增进用户对不同散点图之间关系的理解。在近年来，新的沉浸式可视化技术（VR，AR已经MR等）将可视化的显示技术从二维的平面转移到了通过双目视觉成像的三维空间，这毫无疑问给予了三维可视化更加合适的展示设备，带给了三维可视化新的机会。在论文《A Design Space For Data Visualisation Transformations Between 2D And 3D In Mixed-Reality Environments》，Tim Dywer实验室的研究人员基于他们长期研究的大量沉浸式可视化工作，希望对混合现实（MR）中二维可视化与三维可视化之间的变换进行一个总结，给出一个设计空间。
在本论文[4]中，作者使用了先明确定义研究问题，然后自上到下由整体到细节的逐步分析的方式，给出了混合现实中二维与三维可视化之间变换的总体设计空间。
继续阅读 » 第十三期2022年北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校将于7月12-20日以在线授课方式举行。暑期邀请了海内外在可视化研究领域具有深厚造诣的知名学者，面向学员系统探讨本领域的前沿理论和研究方法。本次课程主要关注可视化在交叉领域的应用和发展，特别是在人文、社科、技术等方面的结合。欢迎可视化相关专业、设计专业和应用领域学生学者报名参加。
提交申请材料页面：http://www.chinavis.org/s22/register/index.html
课程简介
可视化暑期学校邀请海内外在可视化研究领域具有深厚造诣的知名学者，面向学员系统探讨本领域的前沿理论和研究方法。本次课程主要关注可视化在交叉领域的应用和发展。
2022年7月12日-14日为基础知识课程，该部分主要讲授可视化技术（结合北京大学在线可视化慕课内容）与相关信息设计基础知识。2022年7月15日-19日为前沿课程。7月20日为课程总结。
课程网站：http://chinavis.org/s22/ 。
在超图中，每条边不再仅限于表示一个二元关系，而是能够表示一个任意的n元关系（n大于等于2），如果依然使用传统的点边形式(node-link)对超图进行可视化，那么每一条边都将被表示为一个团的结构，这会带来大量的边，导致视觉聚集，从而干扰用户对图结构的认知过程。本文提出了使用多边形来对超边进行可视化的方法（图1），并最终给出了一种支持对偶视图形式的自动布局算法。
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当用户需要在一个包含许多个可视化的可视化集合中(例如Observable或Tableau)进行检索时，好的缩略图能够帮助用户快速地判断一个可视化和他的实际检索目标的关联，从而快速筛查候选结果，较大地提升用户检索的效率。然而在当前的许多可视化创作与分享网站上，可视化的缩略图生成方法是存在较大缺陷的。本次我们将要介绍的工作VizSnippets就针对这些问题从图片选择和文本关键字选择两个方面提出了一个自动化的可视化缩略视图生成方法。
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