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IUI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +3

实验室中评估生成式AI：方法论挑战与指南

Park 等人通过分析四个GenAI集成原型实验，识别出五种方法论挑战并提出十八条实践建议，帮助研究人员在受控实验室环境中设计更透明、稳健的生成式AI系统评估方法。

IUI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

利用涂鸦和注释增强生成式人工智能图像细化：多模态提示的比较研究

Park 等人比较文本、视觉及组合提示在GenAI图像细化中的效果，发现组合模态最优，视觉提示提升空间编辑效率，文本适合语义修改，30人实验验证其互补优势。

CHI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

生成式AI图像工具中的交互方法：HCI与行业趋势及设计机遇综述

Park 等人综述37个GenAI图像工具，发现文本提示仍为主导输入，识别出9个设计机遇，为更易用、更支持创造力的AI图像系统设计提供方向。

CHI '26语音用户界面（VUI）设计 +3

「你在做什么？」：代理型LLM车载助手在多步骤处理中的中间反馈效果研究

Kirmayr 等人通过45人实验研究发现，代理型LLM车载助手的中间反馈显著提升感知速度、信任度与用户体验，降低任务负荷，并揭示用户偏好初期高透明度逐步过渡到低冗余的自适应反馈策略。

AUTO_UI '25抬头显示（HUD）与驾驶辅助系统（ADAS）

解析主观ADAS理解：以交通信号场景为例探讨情境复杂性因素

Buchner等人通过46名参与者在六种交通信号场景中的混合方法研究，揭示情境复杂性影响驾驶员对ADAS的主观理解，为系统开发和用户培训提供参考。

AUTO_UI '24抬头显示（HUD）与驾驶辅助系统（ADAS）

探索城市挑战：理解不同情境下的高级驾驶辅助系统

Buchner 等人通过上路研究发现，城市环境下 ADAS 心智模型较不准确但可随经验改善，农村情境则快速学习后稳定，为 ADAS 交互场景评估提供重要依据。

AUTO_UI '24自动驾驶界面与接管设计 +1

提升 L2 自动驾驶系统的驾驶员参与度：完全共享纵向控制的影响

Illgner 等人研究发现，完全共享纵向控制 L2 自动驾驶系统能促进更频繁的预见性制动，提升用户享乐体验和系统使用意愿，增强驾驶员参与度。

AUTO_UI '24自动驾驶界面与接管设计 +1

自动驾驶中的分心：探索虚拟现实城市驾驶中的走神现象

Currano 等人在VR纽约城市驾驶模拟中发现走神与专注状态在生理指标上存在差异，驾驶员错过关键事件或可作为走神检测的新指标。

CHI '24语音用户界面（VUI）设计 +2

倾听声音：根据专家和频繁用户的描述阐述对话用户界面的伦理注意事项

Mildner 等人通过27名研究人员、从业者和频繁用户访谈，提炼出CUI五个道德设计主题，建立CUI期望循环框架，为对话用户界面的伦理设计提供指导。

AUTO_UI '23车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信 +1

混合现实中骑行者危险通知研究：与测试跑道的比较分析

Sawitzky 等人通过混合实境模拟与真实测试跑道对比，验证MR技术用于自行车安全系统危险通知测试的有效性，发现MR对用户体验和感知安全完全有效，对工作负荷等部分指标相对有效。

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自动驾驶界面与接管设计

人工智能与机器学习交互

生成式AI（文本、图像、音乐、视频）

语音交互与对话系统

语音用户界面（VUI）设计

研究方法与设计实践

用户研究方法（访谈、调查、观察）

创意工具与内容创作

创意协作与反馈系统