所属方向: 通用AI系统与交互设计

模型操控、潜在空间编辑与知识注入

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问题/痛点

来源

2025

全部问题

15 条

全部研究问题现实痛点

lightbulb现实痛点模型操控、潜在空间编辑与知识注入

AI生成的动画动作缺乏表现力，难以满足专业设计需求。

CHI '25MoWa: An Authoring Tool for Refining AI-Generated Human Avatar Motions Through Latent Waveform Manipulation

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设计师难以精准控制文本到图像生成的语义属性。

CHI '25AdaptiveSliders: User-aligned Semantic Slider-based Editing of Text-to-Image Model Output

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非专家用户很难通过现有方法理解和改进深度学习模型。

IUI '24SpaceEditing: A Latent Space Editing Interface for Integrating Human Knowledge into Deep Neural Networks

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用户在探索性图像搜索中难以快速找到符合模糊需求的多样化图像。

IUI '24Sample, Nudge and Rank: Exploiting Interpretable GAN Controls for Exploratory Search

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自动驾驶中，低能见度环境导致现有3D检测方法精度下降。

UbiComp '243D Bounding Box Estimation Based on COTS mmWave Radar via Moving Scanning

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移动设备上的智能应用在低资源条件下性能难以保证。

UbiComp '23Genie in the Model: Automatic Generation of Human-in-the-Loop Deep Neural Networks for Mobile Applications

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设计者很难优化散点图来准确传达数据相关性。

CHI '23How Can Deep Neural Networks Aid Visualization Perception Research?: Three Studies on Correlation Judgments in Scatterplots

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初学者缺乏灵感时，很难设计出多样化且视觉吸引力强的版式。

IUI '21Continuous and Gradual Style Changes of Graphic Designs with Generative Model

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现有室内定位技术难以在复杂环境中实现高精度3D定位。

UbiComp '21Three-Dimensional Indoor Visible Light Localization: A Learning-Based Approach

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边缘设备资源有限，训练复杂AI模型困难且云端训练存在隐私和延迟问题

UbiComp '21Context-Aware Compilation of DNN Training Pipelines across Edge and Cloud

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在水下通信中，低信噪比或导频不足时信道估计精度低，影响通信效率。

UbiComp '21Deep Learning Based Underwater Acoustic Channel Estimation Exploiting Physical Knowledge on Channel Sparsity

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在设备资源动态变化时，边缘设备难以高效运行深度学习模型。

UbiComp '21Context-aware Adaptive Surgery: A Fast and Effective Framework for Adaptive Model Partition

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传统ECG需要接触式电极，长期使用易引起皮肤不适。

UbiComp '21CardiacWave: A mmWave-based Scheme of Non-Contact and High-Definition Heart Activity Computing

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GPS数据受噪声和缺失值影响，用户活动难以精准识别。

UbiComp '21Classical machine learning and deep neural network ensemble model for GPS-based activity recognition

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自动驾驶车辆接管控制时，驾驶员容易反应不及时或操作不良。

CHI '21DeepTake: Prediction of Driver Takeover Behavior using Multimodal Data

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