AVA: Towards Autonomous Visualization Agents through Visual Perception-Driven Decision-Making

📄 arXiv: 2312.04494v1 📥 PDF

作者: Shusen Liu, Haichao Miao, Zhimin Li, Matthew Olson, Valerio Pascucci, Peer-Timo Bremer

分类: cs.HC, cs.AI, cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-12-07

💡 一句话要点

提出基于视觉感知的自主可视化Agent框架，辅助领域专家完成可视化任务

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自主可视化Agent 多模态LLM 视觉感知 自然语言交互 可视化决策

📋 核心要点

  1. 现有可视化工具需要专家手动调整参数，缺乏自动化和智能化，领域专家难以有效利用。
  2. 提出自主可视化Agent（AVA）框架，利用多模态LLM的视觉感知能力，通过自然语言交互完成可视化任务。
  3. 初步实验和专家访谈验证了AVA框架的有效性和潜力，表明其可作为智能可视化系统的通用范例。

📝 摘要（中文）

随着多模态基础模型的最新进展，以前仅限文本的大型语言模型（LLM）已经发展到可以结合视觉输入，为可视化领域的各种应用开辟了前所未有的机会。本文探索了利用多模态LLM的视觉感知能力来开发自主可视化Agent（AVA），这些Agent可以通过自然语言解释和完成用户定义的可视化目标。我们提出了第一个用于设计AVA的框架，并展示了几个旨在证明所提出范例的通用性的使用场景。视觉感知的加入使得AVA可以作为领域专家的虚拟可视化助手，这些专家可能缺乏微调可视化输出的知识或专业技能。初步探索和概念验证Agent表明，每当选择适当的可视化参数需要解释先前的视觉输出时，这种方法都具有广泛的适用性。来自人工智能研究、医学可视化和放射学专家的非结构化访谈的反馈已被纳入，突出了AVA的实用性和潜力。我们的研究表明，AVA代表了一种用于设计智能可视化系统的通用范例，可以实现高级可视化目标，从而为未来开发专家级可视化Agent铺平道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决领域专家在可视化过程中面临的挑战，即缺乏足够的可视化知识和技能来有效地调整可视化参数，从而难以从数据中获得有价值的见解。现有方法依赖于手动调整参数，耗时且需要专业知识，无法实现自动化和智能化。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大型语言模型（LLM）的视觉感知能力，构建自主可视化Agent（AVA）。AVA能够理解用户通过自然语言提出的可视化目标，并根据视觉输入（例如，已有的可视化结果）自动调整可视化参数，从而实现智能化的可视化过程。这样设计的目的是降低可视化工具的使用门槛，使领域专家能够更轻松地探索和理解数据。

技术框架：AVA框架包含以下主要模块：1) 视觉感知模块：利用多模态LLM处理视觉输入，例如图像或可视化结果。2) 自然语言理解模块：解析用户通过自然语言提出的可视化目标。3) 决策模块：根据视觉感知和自然语言理解的结果，确定最佳的可视化参数。4) 可视化生成模块：根据决策模块确定的参数，生成新的可视化结果。整个流程是一个迭代的过程，AVA可以根据用户的反馈和新的视觉输入不断优化可视化结果。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将多模态LLM的视觉感知能力应用于可视化领域，从而实现了自主化的可视化过程。与现有方法相比，AVA无需人工干预即可完成可视化任务，大大提高了效率和易用性。此外，AVA还可以根据用户的反馈进行学习和优化，从而不断提高可视化效果。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，视觉感知模块可能使用了预训练的视觉Transformer模型，例如CLIP或ViT。决策模块可能使用了强化学习或监督学习方法，根据视觉输入和自然语言目标学习最佳的可视化参数。具体的设计细节可能需要参考后续的论文或代码。

📊 实验亮点

论文通过初步的概念验证Agent和专家访谈，展示了AVA框架的有效性和潜力。专家反馈表明，AVA能够显著降低可视化工具的使用门槛，并提高可视化效率。虽然论文没有提供具体的性能数据，但专家访谈结果表明，AVA在实际应用中具有很大的价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医学影像分析、科学数据可视化、金融数据分析等领域。AVA可以作为领域专家的虚拟助手，帮助他们快速生成高质量的可视化结果，从而加速科学发现和决策过程。未来，AVA有望发展成为专家级别的可视化Agent，能够处理更复杂的任务，并提供更智能化的可视化服务。

📄 摘要（原文）

With recent advances in multi-modal foundation models, the previously text-only large language models (LLM) have evolved to incorporate visual input, opening up unprecedented opportunities for various applications in visualization. Our work explores the utilization of the visual perception ability of multi-modal LLMs to develop Autonomous Visualization Agents (AVAs) that can interpret and accomplish user-defined visualization objectives through natural language. We propose the first framework for the design of AVAs and present several usage scenarios intended to demonstrate the general applicability of the proposed paradigm. The addition of visual perception allows AVAs to act as the virtual visualization assistant for domain experts who may lack the knowledge or expertise in fine-tuning visualization outputs. Our preliminary exploration and proof-of-concept agents suggest that this approach can be widely applicable whenever the choices of appropriate visualization parameters require the interpretation of previous visual output. Feedback from unstructured interviews with experts in AI research, medical visualization, and radiology has been incorporated, highlighting the practicality and potential of AVAs. Our study indicates that AVAs represent a general paradigm for designing intelligent visualization systems that can achieve high-level visualization goals, which pave the way for developing expert-level visualization agents in the future.