智能、设计、体验与审美实验室
IDEA Lab(智能、设计、体验与审美实验室),由浙江大学国际设计研究院副院长孙凌云教授,阿里巴巴达摩院人机自然交互实验室负责人傅利民 (Paul) 博士共同推动与建立,成员主要来自浙江大学国际设计研究院和浙江大学CAD&CG国家重点实验室研究团队,阿里巴巴达摩院人机自然交互实验室团队等。 IDEA Lab中的各个字母,分别代表着Intelligence(智能), Design(设计), Experience(体验), Aesthetics(审美)。实验室始终坚持以人为中心的理念,在充满智能科技变革的时代,探索最前沿、有温度的人机交互新方式。 在浙江大学团队和阿里巴巴达摩院人机自然交互实验室团队的通力合作下,实验室目前已启动了设计智能、体验计算、感知增强这三个方向的研究。 设计智能的主要目标是让设计过程变得更加智能。面对日益增长的个性化与批量化设计需求,在平面、短视频等领域,实现高质量的批量化智能设计。 体验计算的主旨是解决设计、语音 、新零售等多种人机交互场景下的体验评价问题。研究将综合考虑用户模型与情绪模型,对个性化的用户体验进行评价,并建立具备同理心、高响应能力的人机交互关系。 感知增强的研究主要为不断涌现的新内容提供丰富的、恰当的展现渠道与交互方式。通过视觉、触觉、嗅觉等多感官通道相结合的方式,扩展人们在日常生活中的感知能力。
人物介绍
阿里巴巴
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傅利民(Paul)
博士, 阿里巴巴国际用户体验事业部资深总监 , 阿里巴巴达摩院人机自然交互实验室负责人,Paul在UX领域有超过13年的经验,曾在Augmentum(群硕),eBay,Fatbrain.com,SDRC以及摩托罗拉中国任职。在加入阿里前,他是群硕UED团队主管,带领超过70余名设计师与研究员。他还曾在eBay从事UX工作7年,担任UED团队主管,并曾负责带领eBay中国的UED团队。
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杨昌源(不饱)
达摩院人机自然交互实验室资深交互设计专家,自然交互是利用人的自然能力,通过对人的五感数字化,结合人工智能实现的探讨新商业下的人机关系新乐章,以及由此展开的新技术,新应用领域,和新经济产业。 原有主流人机交互方式不断被挑战,如何重新定义下一代人机自然交互方式变得更为迫切,阿里也感受到迫切性,阿里人机自然交互实验室在这些方向研究探索和思考。
浙江大学
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孙凌云
教授,浙江大学国际设计研究院副院长,阿里巴巴-浙江大学IDEA LAB负责人,浙江大学现代工业设计研究所教师,国际设计研究院副院长。MIT和CMU访问学者。中国机械工程学会工业设计分会理事,中国计算机学会会员,IEEE会员,美国工业设计协会会员。负责和参与国家自然科学基金、国家863项目、国家973项目等十余项;成果获得浙江省科技进步奖。相关理论成果发表SCI、SSCI、AHCI等论文20余篇;申请发明专利30余项,授权10余项。
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许威威
现任浙江大学CAD&CG国家重点实验室百人计划研究员,曾任日本立命馆大学博士后,微软亚洲研究院网络图形组研究员, 杭州师范大学浙江省钱江学者特聘教授。主要研究兴趣为计算几何、物理仿真、3D打印和虚拟现实。2014年起受国家自然科学基金优秀青年基金资助。
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巫英才
浙江大学计算机科学与技术学院CAD&CG国家重点实验室百人计划研究员、博士生导师,入选国家青年千人计划,目前担任浙江大学计算机科学与技术学院院长助理和CAD&CG国家重点实验室主任助理,并担任中国图象图形学学会人机交互专委会副主任。主要研究方向是信息可视化、可视分析和人机交互,迄今为止已经在国际会议和期刊发表学术论文60余篇。
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张克俊
浙江大学计算机科学与技术学院副教授,博士生导师。浙江大学Next Lab、幸福计算与设计实验室负责人。近年来在人工智能、情感计算及跨媒体分析领域主持国家自然科学基金、国家重点研发计划课题及中国博士后基金等项目十多项,在计算机学报、Design Studies、ACM MM等国内外知名期刊或会议上发表论文三十余篇,拥有授权发明近十项。
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陈实
浙江大学现代工业设计研究所副教授,主要研究方向为信息与交互设计、视觉设计计算、设计认知 。负责国家科技支撑计划子课题、浙江省自然科学基金、浙江省科技计划3项;作为主要成员参与国家自然科学基金、省自然科学基金、浙江省科技计划等多项。相关理论成果已发表论文11篇,其中SCI检索4篇、SSCI检索2篇。相关译著和论著2本。
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厉向东
本科与研究生毕业于浙江大学,2012于英国获得信息学博士学位,2013年9月起于浙江大学计算机科学与技术学院担任讲师一职,主要研究领域是交互设计,智能人机交互,创新多媒体设计与交互。先后在瑞典斯德哥尔摩大学担任客座讲师,在新加坡科技设计大学(SUTD)作为访问学者。
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江浩
浙江大学国际设计研究院讲师。江浩博士在加入浙江大学工作之前,曾在新加坡国立大学和美国乔治梅森大学学习和工作。其研究范围主要包括设计认知、产品设计及评估、针对老人和残障人士的辅具设计。研究成果已经发表各类文章14 篇,已授权实用新型专利11项。同时关注于设计与商业机会的整合,曾四次在国际商业计划大赛中获奖。
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向为
浙江大学计算机学院博士后,浙江大学数字化艺术与设计专业博士,主要研究方向为设计智能、众包与设计认知。研究成果已在设计学重要期刊《Design Studies》、创新研究重要期刊《Creativity Research Journal》、人机交互CCF A类期刊《International Journal of Human Computer Studies》等期刊和会议发表论文9篇,其中SCI论文6篇,SSCI论文1篇,EI论文2篇;已授权4项发明专利,参与开发了多个原型系统。
研究课题
设计知识图谱支持的视频体验生成方法

本项目研究目标分为两部分,其一为建立基于可计算设计知识的视频分类数据库:通过收集视频类别、应用场景和用户目标等数据,并基于设计知识标注视频,建立差异化应用场景与用户体验目标的视频数据库,以克服目前大量影视叙事类视频数据库难以应用的缺陷;二是提出可行的视频体验生成与评价解决方案,全面支持业务应用中的设计需求、评价目标和事件/文化场景的视频体验生成与评价。 

  

基于视听融合的音乐生成研究

本项目以音乐为切入点,致力于为短视频的自动生成提供支持。主要研究方向为:基于商品风格的音乐推荐、音乐驱动的视频转场点识别、短视频的背景音乐生成等。

新生代用户自然交互需求和交互方法研究

新生代用户开始进入快速成长阶段,拥有巨大的潜在影响力,包括社交、娱乐、购物等,本项目旨在研究转折期对新生代用户自然交互需求的影响,探究现象背后,新生代用户的需求与影响因素;以及通过对新生代用户的研究,提出面向新生代用户的自然交互方法,从而有目的地影响新生代用户的决策和行为。   

情绪驱动的体验计算与设计方法研究

在日益繁多的交互场景下,用户的体验需求日益提高,如何进行线上及线下消费场景的体验计算,提高用户体验是项目的研究目标。

本项目希望通过情绪作为媒介,一方面基于较稳定面部及声音情绪检测技术,实时获取多通道的用户情绪数据,另一方面根据情感驱动设计方法相关的理论体系,完成从短时情绪反应到长时情感体验的推导,最终达成更高效、精准的用户体验计算和描述。

最终,提出情绪驱动的体验计算方法及创新设计方法,为设计师提供更准确有用的用户体验分析。 

  

基于GAN等人工智能算法的生成技术研究

本项目的主要目标是探索前沿人工智能算法的应用,跟踪前沿技术,探索GAN等人工智能算法在的应用潜力与前景;结合各应用场景,提出有影响力的研究课题,产出具有新闻性、学术水平高、有推广价值的研究成果。

当前,项目主要聚焦于AI PAINTING系统的研发。AI PaintingAI与人的协同创作平台,用户简单涂抹几笔,就可生成漂亮的动画风景图。系统利用深度学习技术、图像数据与设计知识,综合考虑图像中的元素、关系,理解图像给人的印象,从而具备与用户一起创作图像的能力。

基于故事线的视频可视编辑与信息增强研究

本项目主要的研究内容分为以下两部分:

1.基于故事线的视频可视编辑

研究如何针对视频数据生成故事线可视化,以及如何应用故事线可视化的交互技术实现视频的编辑与生成;

2.数据可视化与信息增强

研究如何通过商品的相关数据生成智能图表并嵌入商品介绍视频中以丰富其内容。



基于语义分析的视频处理技术研究

为了在影视视频中进行3D植入,需要对视频场景进行解析、分割。而现有抠图算法往往需要额外的用户输入才能达到高精度的抠图效果,本项目的主要目标是设计一个基于深度学习的全自动抠图算法,在无需额外用户输入的情况下,对视频场景中的人像进行准确的分割。   

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