viz2viz:基于扩散模型的提示驱动风格化可视化生成
人机交互
2023-04-05 v1
摘要
创建风格化可视化需要超越大多数工具所产生的有限、抽象几何标记。相反,设计者构建风格化惯用表达,其中标记既被转换(例如用蜡烛照片代替条形)又被合成为突破传统可视化边界的“场景”。为此,我们引入viz2viz,一个通过文本提示将可视化转换为风格化形式的系统。该系统遵循利用多种生成方法以生成保留原始数据集属性的新可视化的高层流程。虽然基础流程在多种可视化类型中一致,我们展示了其如何具体适配于不同可视化类型(条形图、面积图、饼图和网状可视化)的创建。我们的方法引入了为不同标记使用不同提示(即每个条形可完全不同)同时保持图像“连贯性”的技术。我们以对该方法的评估以及对扩展与局限性的讨论作结。
引用
@article{arxiv.2304.01919,
title = {viz2viz: Prompt-driven stylized visualization generation using a diffusion model},
author = {Jiaqi Wu and John Joon Young Chung and Eytan Adar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.01919},
year = {2023}
}
备注
17 pages