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AI未来会取代UI设计师吗

Answer

目前关于 AI 是否会取代 UI 设计师存在多种观点。

一方面，有观点认为 AI 将提高设计师的能力，并使设计更易接触。AI 可以取代基于组件的设计工作，让设计师专注于端到端流程。随着 AI 越来越多地融入产品中，AI 设计的角色将变得至关重要，需要针对 UI/UX 设计特别设计的 ML 模型，并且具有潜力进行直观互动的基于 AI 技术的聊天界面。AI 还能帮助用户发现和理解其真正愿望，促进协作与社区合作。

另一方面，也有观点指出未来的界面将会是动态界面，可以根据提示直接生成 UI 代码，而非设计稿。未来设计师可能不需要设计众多完整的界面和交互模式，专注于生产完成细分需求与 AI 交互所需要的组件即可，甚至可能不需要画设计稿。因此，未来对于 UI 或 UX 设计师的需求数量难以确定。

以下是一些与 UI 设计相关的 AI 工具和资源：

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AIGC Weekly #51

本文讨论了行业专家在Figma、Midjourney、Databricks和Modyfi等公司的工作中AI和设计相交的见解。专家们认为，AI将提高设计师的能力，并使设计更易接触。AI可以取代基于组件的设计工作，让设计师专注于端到端流程。随着AI越来越多地融入产品中，AI设计的角色将变得至关重要，以建立基础和流程。需要针对UI/UX设计特别设计的ML模型，并且具有潜力进行直观互动的基于AI技术的聊天界面。文章还强调了AI帮助用户发现和理解其真正愿望的重要性，以及AI促进协作与社区合作的潜力。

AIGC Weekly #15

jordan singer的观点是：未来的界面将会是动态界面，可以根据提示直接生成UI，这里的UI指的是代码，而不是设计稿。比如一种用户界面类型。给定数据或JSON，生成适合其最佳界面。一张照片--照片界面一个文章和链接的列表--新闻界面给定参数和限制条件，让AI根据提示、输入、用户和上下文变量决定界面。总结一下他们的观点，未来软件的界面将会是动态的一次性的，未来设计师可能不需要设计这么多完整的的界面和交互模式，专注于生产完成细分需求与AI交互所需要的组件就可以了。甚至也不需要画设计稿。那这些内容其实没有那么多，现有的最佳方案机会已经都被探索出来了，所以未来到底还需要多少UI或者UX设计师就不好说了。

AI与创意设计知识库共建

[使用Midjourney和Figma进行AI驱动的UI设计-使用Midjourney设计和原型应用程序-设计+代码](https://designcode.io/midjourney-apps)[Generative UI Design:Einstein,Galileo,and the AI Design Process](https://prototypr.io/post/generative-ai-design)[Uizard自动设计器|即将推出|蜥蜴](https://uizard.io/autodesigner/)[Replit:the collaborative browser based IDE - Replit](https://replit.com/)[Future Tools - CodeDesign.ai](https://www.futuretools.io/tools/codedesign-ai)[XR设计CoPilot Designer - AI-Powered No-Code Content Authoring Tool](https://www.talespin.com/copilot-designer?utm_source=screenspace&utm_content=lp1)用户研究：[Synthetic user](https://www.syntheticusers.com/)搜索：[perplexity](https://www.perplexity.ai/)Figma平台AI插件[Ando - Your design copilot](https://ando.studio/)Magician for Figma[Diagram未来设计师的AI设计工具](https://diagram.com/)[QoQo - your user experience AI companion](https://qoqo.ai/)

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零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还有一个案例供您参考：二师兄来自上海，是典型的 80 后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。2024 年 2 月，他在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践，如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据，再传给 GPT 分析，最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析：平台支持上传数据，可提供数据信息辅助分析，前端解析文件后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名（比如《生日快乐歌》），他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具： 1. Suno AI： 地址：https://www.suno.ai/ 简介：被誉为音乐界的 ChatGPT，能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求：需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号，并确保网络环境稳定。 订阅信息： 免费用户每天 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数（大约 500 首歌），按月每月 10 美元，按年每月 8 美元，每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数（大约 2000 首歌），按月每月 30 美元，按年每月 24 美元，每年 288 美元。 操作模式： 默认模式：包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式：开启个性化定制，可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词：可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成：填写好所需内容后点击 Create，等待 2 3 分钟即可。 下载：生成后可下载。 2. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址：https://www.udio.com/ 3. YuE：支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐（含人声与伴奏），多语言支持（中、英、日、韩），覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说，AIGC 包括以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术，能赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如，在“1204|微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中，王大仙表示分享有回放，可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究，请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”，以下是一些可能的思路供您参考： 首先，深入了解陶寺遗址的相关背景和特点，包括其历史、文化、地理等方面的信息，这将为后续的分析提供基础。 其次，研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果，了解相关的算法、模型和工具。 然后，考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据，例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据，并对数据进行预处理和清洗。 接着，运用合适的 AIGC 技术和算法，对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现，例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等，以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上，进行深入的分析，例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等，挖掘潜在的历史和文化信息。 最后，对研究结果进行评估和验证，确保其准确性和可靠性，并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助，祝您顺利完成毕业论文！
2025-02-18
compy ui 是什么意思
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，具有以下特点： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势：对显存要求相对较低，启动和出图速度快；具有更高的生成自由度；可以和 webui 共享环境和模型；可以搭建自己的工作流程，能导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在；生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势：操作门槛高，需要有清晰的逻辑；生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 生图原理： Pixel Space 和 Latent Space：像素空间对应输入图像的像素空间，潜在空间中许多操作都在进行，图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。 扩散过程：噪声的生成和逐步还原，通过调度器控制，可选择不同的调度器控制如何在潜在空间中处理噪声和逐步去噪回归到最终图像，时间步数会影响图像生成的精细度和质量。 基础教程： 应用场景和不可替代性：ComfyUI 的 UI 界面复杂，连线方式类似搭建自动化工作流。从功能角度看，与 SD WebUI 提供的功能相同，只是呈现方式不同。这种连线方式的好处是可以根据需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，也能根据需求开发并改造某个节点。选择 ComfyUI 最核心的原因在于其自由和拓展。 案例：生成四格故事漫画。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
compy ui 工作流是什么意思
ComfyUI 的工作流包括以下方面： 1. 一般的 Workflow 概念：Workflow 是 ComfyUI 的节点结构及数据流运转过程。 2. 推荐的工作流网站： Openart.ai：流量较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户有 50 个积分，加入 Discord 可再加 100 积分，开通最低每月 6 美元的套餐后每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：支持在线运行工作流，实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 3. FLUX 低显存运行工作流： 目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。 分阶段处理思路： 初始生成在较低分辨率下进行以提高效率。 采用两阶段处理，先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存使用。 使用 SD 放大提升图片质量。 工作流流程： 初始图像生成（Flux）：包括 UNETLoader 加载 flux1dev.sft 模型、DualCLIPLoader 加载 t5xxl 和 clip_l 模型等步骤。 初始图像预览。 图像放大和细化（SDXL）：包括 CheckpointLoaderSimple 加载 SDXL 模型、UpscaleModelLoader 加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大等步骤。 最终图像预览。 4. 换装服饰一致性工作流： 应用场景：电商服饰行业、换装、虚拟试穿等。 整体思路： 首先生成适合服装的模特，很多时候换装效果不好是因为服装和人物不匹配，可抽卡抽到满意模特后进入第二步。 第二步进行高精度换装，先预处理拼出 mask，然后重绘 mask 区域。 模特生成：加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。 服装高精度处理：包括 mask 的处理，使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式有特定要求，Redux 权重需调整为最大。
2025-02-17
我要配置一台跑ComfyUI的电脑，请给我最具性价比的推荐
以下是为您推荐的跑 ComfyUI 最具性价比的电脑配置： 系统：Windows 7 以上。 显卡：建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），最低要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。SDXL 出来后，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 可流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 CPU：无特别要求，但如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那运行 ComfyUI 通常也没问题。 需要注意的是，ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。配置上不封顶，您可以根据自己的需求和预算来选择。
2025-02-15
comfyui的本地部署安装，GPU：RX6600 8G，CPU：R5 5600，内存：DDR4 8G*2
以下是关于 ComfyUI 本地部署安装的相关信息： ComfyUI 相比 WebUI，配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD 上。如果电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 webui 和 ComfyUI 也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来即可。 安装地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComFYUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 您的电脑配置为 GPU：RX6600 8G，CPU：R5 5600，内存：DDR4 8G2，可能需要注意内存方面可能不太满足推荐配置，可能会影响运行效果。
2025-02-13
我是一个UI界面设计师，现在我需要找一个UI界面设计的AI软件，能根据我的文字方案生成高大上的可视化界面UI图，或者能根据我设计的基本的UI界面图能进行优化
以下为您推荐几款可用于 UI 界面设计的 AI 软件： 1. Midjourney： 能生成数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。 生成的图片在某些方面质感不错，但 UI 设计可能不规范、文字较乱，目前只能作为风格参考。 对于完全不懂 AI 绘图的新手来说容易上手。 设计指令：如果没想好输入哪些指令，可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，把里面的“类型”替换成想设计的产品的关键词描述（英文），就能生成想要的 UI 设计图。 2. 星流一站式 AI 设计工具： 具有无限画布区域，包括浏览视图、操作快捷键查询、图像快捷修改。 浏览视图包括视图百分比调节、聚焦、画布清理等功能。 图像快捷操作有细节微调、整体微调、增强模型、提示词、用作图生图、用作图片参考等。 支持图像分享与信息查看，包括图像信息查看、生成分享链接与发送到 LiblibAI 等。
2025-02-13
RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12
以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org
2025-02-12
设计师常用的文字生成图片工具
设计师常用的文字生成图片工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 2. StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量图像生成效果和用户友好界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 4. LayerStyle 副本：从文字生成图片以及遮罩，支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 另外，图片生成 3D 建模工具包括： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单操作生成 3D 模型，无需专业 3D 建模技能，广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-27
我是景观设计设计师，不了解市场上的各种AI工具，请问我需要怎么系统的学习、利用AI来改进工作呢
作为景观设计师，系统学习和利用 AI 改进工作可以从以下几个方面入手： 一、了解相关 AI 工具 1. 用于绘制 CAD 图的 AI 工具 CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：根据设计目标和约束条件自动产生方案。 2. 审核规划平面图的 AI 工具 HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色。 Maket.ai：面向住宅行业，能自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件。 Fast AI 人工智能审图平台：全自动智能审图流程，集成建筑全寿命周期信息。 二、提升自身能力 1. 设计专业方面 培养持续学习习惯，将其转化为实践能力。 提高需求理解、问题分析、审美判断和创意能力。 显性化设计思考与专业优势，提升设计质量。 2. 工具能力方面 严格评估和选型现有 AI 工具，确保标准化输出和一致性体验。 基于业务场景训练专属 AI 模型，集成 AI 能力形成新工具。 建设参数文档库，减少个人喜好的自然语言影响。 3. 工作流程方面 将 AI 融入日常设计流程，形成新的工作方式。 针对不同业务形态和需求，精细化设计流程。 探索合理的人&机结合方式，优化效率和创意品质。 4. 团队协作方面 制定并执行明确的 AI 融合策略。 保证硬件设备支持，营造创新环境。 增强对市场动态的适应能力，明确团队未来发力方向。 总之，随着技术进步，AI 在设计领域的作用将愈发重要，为您创造更多可能。但需注意，每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-01-02
现在有哪些给非设计师快速构建界面的ai工具
以下是一些可以帮助非设计师快速构建界面的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板用于创建视图。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成序列图等帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，社区有 AI 插件。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中有利用 AI 技术辅助设计的插件。 在游戏中，从文本提示生成 2D 图像的工具如 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 已广泛应用。生成性 AI 工具在概念艺术方面能帮助非艺术家快速探索概念和想法，一些工作室也尝试用其制作游戏内的生产艺术品。例如，可参考 Albert Bozesan 提供的使用 Stable Diffusion 创建游戏内 2D 资源的教程。
2024-12-19
写一个关于AI面试B端软件的需求文档，里面核心功能包括AI面试功能、背调功能（比如线上、证明人、应聘者提供的材料）、简历筛选关键词功能（比如UI设计里面负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图）、提取简历证书项目功能（比如初级设计师、建筑设计师、一级建造师）。
以下是为您生成的关于 AI 面试 B 端软件的需求文档： 一、核心功能 1. AI 面试功能 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障，能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率比人工提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案，候选人用设备麦克风回答，每个问题最多回答三次，会收到评估、建议和得分。 2. 背调功能 线上背调。 证明人背调。 对应聘者提供材料的背调。 3. 简历筛选关键词功能 UI 设计方面，负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图。 4. 提取简历证书项目功能 初级设计师。 建筑设计师。 一级建造师。 二、案例参考 1. HR 相关案例 HR：团队绩效管理，根据团队和个人绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 HR：面试工具，作者开发使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美回答。 2. 其他工作场景案例 销售：话术总结优缺点，涵盖产品特点、服务优势等方面。 销售：定制销售解决方案，涉及企业产品和服务内容等方面。 客服：定制客服话术，包含产品知识、使用方法等关键词库。 三、提示词工程师面试经验分享 某岗位面试一面完不到 2 个小时就通知二面，效率较高。 技术面：面试官直接给出同行美妆 GPT 案例，让判断实现方式，应试者提出 C 端优化方案及补充 B 端商业化方案后通过。 BOSS 面：了解学业情况、经历和意向，询问经典问题。
2024-12-02
我是一个有着20年logo设计经验的资深设计师，我想为一个心理精神科诊所设计一套VI，请推荐一个AI软件
目前在 VI 设计方面，有一些常用的 AI 软件，比如 Adobe Illustrator ，它具有强大的绘图和编辑功能，能够满足您对高质量图形设计的需求；还有 Sketch ，其界面简洁，操作相对便捷。不过，具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。
2024-11-18
剪辑和拍摄两个岗位 会不会被ai取代
目前的观点认为，剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如，在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到，AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中，AI 有可能将人们从单调任务中解放出来，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时，在好莱坞的现状中，尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用，但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满，但也有观点认为如果有适当保护措施，AI 可以创造就业机会。 另外，有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生，AI 可能会取代部分岗位，但也会创造新的工程机会。
2025-02-18
AI会取代人工吗？
AI 不会完全取代人工，但会对一些行业和岗位产生影响。 在编程领域，AI 编程技术的突破使初级程序员受到冲击，但中高级岗位仍有需求。软件开发仍需人工主导复杂流程，AI 更像是“助手”而非“接管者”，AI 辅助编程可提高效率，但普及需解决工具配套与数据安全等问题。 在音乐行业，版权公司不必为 AI 带来的大量版权涌入而焦虑，因为这与过去独立音乐人版权涌入类似，版权公司仍可通过独到的内容把控能力挑选优质作品。但也需警惕人类把想象和思考的权力交给 AI 而逐渐退化思考和自主决策的能力。 GPT4 等 AI 在各种任务和领域中的出色表现挑战了人类和机器在许多职业中相对专业知识的概念和假设，可能会引发对 AI 进步对高技能和备受尊敬的专业领域潜在影响的担忧，适合由 AI 自动化的任务范围可能会显著扩大，也可能会引发有关多年教育、培训和专业知识发展投资所扮演的角色的讨论，以及在新的 AI 能力下适应、重新技能或重新调整职业道路的需要。
2025-02-16
AI全称是什么 和传统搜索引擎有什么不同，为什么说AI未来会取代人类
AI 的全称是“Artificial Intelligence”，即人工智能。 AI 搜索引擎与传统搜索引擎的不同主要体现在以下方面： 1. 信息处理方式：AI 搜索引擎能够更高效地处理信息，例如智能摘要功能，可辅助快速筛选信息，实现信息降噪。 2. 信息表达：用自然语言描述就能生成美观可用的图片，降低了创作门槛和周期，使信息表达更简便。 3. 工作流重塑：AI 可以重新构建工作流，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。 4. 协同关系：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，协作流程有所差异。 5. 知识传播与管理：正在发生的生成式 AI 革命正在吞噬搜索与社交网络时代的全部数字信息，未来知识可能由机器通过 AI 拥有和管理。 关于“AI 未来会取代人类”这种说法是不准确的。虽然 AI 在某些方面表现出强大的能力，但人类具有独特的创造力、情感、判断力和复杂问题解决能力等，AI 更多是辅助和增强人类的能力，而非完全取代。
2025-02-08
人工智能会取代人类吗
人工智能是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。 从一些观点来看，按照目前 AI 发展的速度，在未来十几年内，人类的所有事情乃至人类这个种族有可能被 AI 完全替代。比如，当函数的参数超过兆亿级时，硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后的意义，从而实现对人类的全面超越。 然而，也有不同的看法。虽然 AI 会优化效率，但每个工作的组成部分并非单一，人可以和 AI 更好地协同。例如放射科医生的工作，解读 X 光照片只是其中一部分，实际该岗位并未因 AI 而失业。 同时，对于人工智能的担忧还包括是否会放大人类的负面影响、导致失业以及人类毁灭等。但在技术层级上可以解决类似于社会歧视等问题，人类也有丰富的经验来控制比个体强大的事物，许多未完全控制的事物也有其价值和安全性，而且 AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 另外，ChatGPT 的崛起使人们认为大模型可能是通用的，但通用技术并非通用人工智能（强人工智能），强人工智能的定义是可以像人一样做任何智力任务。
2024-11-13
Ai以后会取代人类吗？
AI 是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。目前有以下观点： 一方面，有人认为按照当前 AI 迅猛的发展速度，在 5 年左右的时间里整个行业就会发生巨大变化。当函数的参数超过兆亿级时，硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后意义，从而实现对人类的全面超越。比如，现在觉得 AI 的一些缺点，如画图构图不好、语言模型不够精确等，只是发展过程中的阶段性问题，随着技术进步这些都可能被解决。十几年内，人类的所有事情乃至人类这个种族可能会被 AI 完全替代。 另一方面，也有观点认为鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识，并带着人类一同进步。AI 的性质让人类可以做一些对人无法做的事情，通过构建系统深入探索其内部工作机制，可能成为下一代专家的教师。 总之，AI 的发展对人类的影响仍存在多种可能性，需要持续关注和研究。
2024-10-16
最容易被AI取代的职业
以下是一些容易被 AI 取代的职业： 1. 从事单调重复任务的职业，如数据输入、填写文书、扫描文档查找信息等。 2. 系统管理员，其安装软件、编写脚本等职责可通过 AI 自动完成。 3. 数字营销文案撰写人员，因为 AI 能够以多种风格和声音创作内容，减少了对人类撰稿人的需求。 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。对于从事可能面临被 AI 取代风险工作的技术工作者，需要重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。例如，生成式 AI 在编程、自动化任务处理和内容创作等方面展现出高效率，威胁到了一些相关技术岗位。微软在投资 ChatGPT 的同时宣布大规模裁员，凸显了 AI 技术替代某些职位的潜力。
2024-09-28