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UI设计的AI工具，不要figma

Answer

以下是一些用于 UI 设计且不是 Figma 的 AI 工具：

  1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，能根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。
  2. Sketch：流行的矢量图形设计工具，其插件系统中一些插件利用 AI 技术辅助设计工作，例如自动生成设计元素等。
  3. Uizard：自动设计器，即将推出。
  4. Replit：协作式基于浏览器的 IDE。
  5. Future Tools - CodeDesign.ai
  6. XR 设计 CoPilot Designer - AI-Powered No-Code Content Authoring Tool

随着 AI 技术的发展，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。

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

References

问：有产品原型设计的AIGC工具吗

目前有一些基于人工智能生成内容的工具（AIGC）可以用于产品原型设计，这些工具可以帮助设计师和产品经理快速创建和迭代产品设计的原型。以下是一些流行的AIGC工具，它们可以用于产品原型设计：1.UIzard：UIzard是一个利用AI技术生成用户界面的工具，它可以根据设计师提供的信息快速生成UI设计2.Figma：Figma是一个基于云的设计工具，它提供了自动布局和组件库，可以帮助团队快速协作并迭代产品设计。Figma的社区也开发了一些AI插件，用于增强设计流程。3.Sketch：Sketch是另一款流行的矢量图形设计工具，它提供了插件系统，其中一些插件利用AI技术来辅助设计工作，例如自动生成设计元素等。这些工具中的AI功能通常包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等，以减少设计师的重复劳动，并提高设计效率。随着AI技术的不断发展，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的AIGC工具出现。

AI与创意设计知识库共建

2024年AI与创意设计知识库共建[heading3]UI UX设计[content][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/)

放下傲慢！停止自欺欺人！与其做 AI 的主人，不如做它的搭档

既然我们敢想，也迈出了实践的第一步，但还是需要保持冷静，花更多时间在想要达到的最终效果上，而不是过分纠结于技术细节。例如，针对文本生成视频的一站式工作台，我们需要更多地打磨交互体验。虽然“打磨”听起来可能有点沉重，但其实并不需要太多担忧。传统的产品经理工具如Figma和Axure，对于普通人来说仍有一定门槛，可以在未来学习。但现在，我们可以让AI帮忙制作界面设计，就像之前提到的“你说我听”的例子。这样做的好处包括：看到效果，才敢推进：我们需要尽快看到成品的效果，这样才能有信心进一步推进项目。但不要急于求成，保持冷静。一开始尽量多考虑一些细节：可以帮助我们避免后续陷入完美主义。随着项目的深入，我们的想法会越来越多，也可能变得越来越苛刻。[heading2]3.4延迟优化，关注核心功能[content]在与AI交互的过程中，随着经验的积累，我们的能力会不断增强。这个时候需要避免的是过早优化一些不重要的功能和界面。例如，针对文本转视频的功能，最初我们希望剧本能显示字数，但改了几次都没有做好（即使是让AI改的）。这种情况很像外行领导对着周报挑剔“字体间距不对”，自己折腾了半天也搞不定，最后只好含糊地说一句“下次注意”。

Others are asking
如何用AI辅助做一款App
以下是用 AI 辅助做一款 App 的相关指导： 1. 在网站上增加一个 AI 助手： 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用。在对话框，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布，我们将在后面的步骤中去解决这一问题。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧，点击创建我的 APIKEY，在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 2. 用 AI 写出漂亮炫酷的应用的技巧： 不用非得用语言来描述想要的界面样式，可以去一些设计平台找喜欢的设计稿将图片上传让模型参考。国内推荐站酷、海外推荐 Dribbble 和 Layers。在跟 Claude 说的时候重点描述静态图片无法表现的部分。 可以要求 Claude 生成界面时引用在线的图片来填充到页面需要图片的部分，推荐 unsplash 这个开源图片网站。 要求 Claude 在生成页面的时候引用在线的图标库，比如 Font Awesome 或 Material Icons 这些开源图标库。 常用的前端样式代码是用 CSS 写的，但 CSS 本身的一些样式没太考虑美观度要求。 3. AI 时代创业的相关经验： Eric Quan 作为 AI IDE 的深度用户，发现 AI 会钻牛角尖，追问会给出离谱答复，还会不懂装懂给出错误知识。 解决模型幻觉问题的技巧：新建一个窗口；告诉 AI 忘掉之前所有内容，重新聊或新建会话窗口重新提问；告诉 AI 退一步，重新审视整个结构，设想从零开始如何设计；当 Claude 边猜边修改问题时，告诉它不确定就看日志并粘贴给它。一般借助这三个技巧引导 AI。或许真正的程序员把 Trae 当作辅助工具，但对 Eric Quan 来说，他是 AI 的辅助，只需告诉 Trae 想要什么，由它们来实现。
2025-03-06
ai绘画
AI 绘画具有多方面的特点和影响： 1. 与艺术界的双向影响： 改变传统艺术面貌：从生成艺术作品到辅助艺术创作，影响创作方式、审美观念和市场需求。 技术进步：从早期机械臂机器人到当前大语言模型，在创作质量和速度上有新突破，推动传统艺术数字化和普及化。 引发讨论和争议：人们对 AI 创作的艺术品接受程度与人类作品大致相同，但不太愿意将其视为艺术家；艺术家态度复杂，有期待也有担忧；带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声，挑战现有法律和伦理框架。 提供新可能性：帮助艺术家探索新创意表达方式，提高制作效率，降低成本，促进艺术与观众互动，提供个性化体验。 2. 关键词指南： 公式：主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如：将喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格放入相应的关键词里。 3. 艺术与科技的融合： 呈现奇妙景象：将艺术与先进技术完美结合，引领艺术界走向未来。 探索之旅：利用机器学习和深度学习模拟创作过程，生成令人惊叹的作品，为艺术家提供新工具和观众带来新体验。 打破局限：不再局限于传统手工绘画技巧，通过技术手段开拓新创作领域，为缺乏绘画技巧的人提供参与机会，使艺术更民主化和包容。
2025-03-06
你作为AI开源项目的专家，请解释下如何来做一个AI开源项目
要做一个 AI 开源项目，以下是一些关键步骤和要点： 1. 明确项目目标和范围：确定您的 AI 开源项目要解决的具体问题和应用场景，以及项目的边界和功能。 2. 制定.cursorrules： 说明自己的身份和期望的技能：告诉 AI 您希望它具备的专业水准和技能。 明确项目任务：清晰地告知 AI 项目的具体目标和要求。 设定项目规则：包括代码规范、风格等，以保证代码的一致性和可维护性。 规划文件存放位置：便于代码的组织和查找。 指定使用的工具：如框架和库，确保项目的整洁和统一。 说明测试要求：让 AI 生成的代码具有可测试性，并主动编写测试用例。 提供参考资料：帮助 AI 基于最佳实践进行开发。 如有 UI 需求，明确相关要求。 3. 选择合适的技术和框架：例如 Fooocus 这样的图像生成开源项目，它内置多种风格，适合小白上手，且具有离线、开源、免费等特点，支持在多种操作系统上使用，并借鉴了稳定扩散和 Midjourney 的设计思想。 4. 考虑开源的角色和影响：从长远来看，开源模型的情况会变得复杂。对于具有高度能力的模型，如能够自主创办和建立大型科技公司或进行科学研究的模型，其是否开源会产生难以预测的后果。 总之，创建一个 AI 开源项目需要综合考虑多方面的因素，包括技术选型、规则制定、目标明确等，以确保项目的成功和可持续发展。
2025-03-06
有什么AI生图网站支持生成汉字？
以下是一些支持生成汉字的 AI 生图网站： 1. ComfyUI Kwai Kolors 快手可图：支持中英文提示词工作流，有相关的下载安装设置教程，可生成汉字。您可以通过了解更多。 2. 豆包 App 支持文生图中文文字生成。
2025-03-06
什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学，它是某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。对于没有理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术角度看，最初计算机是按照明确的程序和算法进行运算。但对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确其具体步骤和解法，而这正是 AI 所感兴趣的。 如今的 AI（主要是生成式 AI 这类技术）可以接受和理解各种不同的输入和数据，并生成包括文字、声音、图像、视频、3D 模型等多种多样的内容。简单来说，可以把 AI 当人看。
2025-03-06
产品经理在设计AI产品功能时候，需要设计意图识别吗？怎么设计呢
产品经理在设计 AI 产品功能时，需要设计意图识别。以下是关于意图识别的相关内容： 意图识别的定义：当用户输入指令，这些指令通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需要对这些指令做出反应。这个过程在本质上是一种分类任务，即识别并区分用户的具体意图。无论是在单一智能体架构还是复杂的多智能体系统中，意图识别都扮演着至关重要的角色。 意图识别的实现方式： 1. 通过准备特定于任务的数据集，然后利用这些数据对模型进行 Finetuning，以提升其在特定意图识别任务上的表现。这个过程涉及到在预训练模型的基础上进一步训练，以调整模型参数，使其更适应特定的任务需求。 2. Prompttuning，这种方法不需要对模型的参数进行大规模调整。而是通过精心设计的提示词来引导模型，使其能够识别和响应用户的意图。这种方法的优势在于其灵活性和快速适应性，能够在不改变模型参数的情况下，迅速适应新的任务或领域。 这两种方法各有优缺点：微调能够提供更高的准确性，但需要较多的训练数据和计算资源；而提示词调优则在创造性和灵活性方面表现更为突出。 在使用大型模型进行意图识别时，需要注意一些潜在的问题： 1. 由于意图识别在智能系统中扮演着守门人的角色，如果其准确性不足，整个系统的后续环节，包括记忆、规划和反思等，都可能受到影响，无法正常发挥作用。 2. 在落地设计时，意图识别通常与特定的业务场景紧密相关，如果脱离了具体的业务需求，意图识别将失去其实际意义。因此，在设计意图识别系统时，必须将其与业务需求紧密结合，确保其能够准确地理解和响应用户的需求。如果意图识别脱离了业务背景，那么可能不如利用模型的泛化能力去执行更基本的意图识别任务。 以下是一个使用 prompt 来设计意图识别的例子：在上述使用提示词进行意图识别的例子中，提示词对用户的指令进行了分类，以识别不同的意图。然后，根据这些识别出的意图，系统执行相应的动作。最终，系统会输出一个 JSON 格式的结果，这通常包含了对用户指令的解析和响应。 在未来的 AI 学习产品中，除了拥有大模型之外，还需要拥有其他的基础设施，包括但不仅限于具备学习任务规划能力的小参数规模模型、意图识别模型、多模态交互模型、搜索引擎、既有的知识库等等。
2025-03-06
ComfyUI只能在N卡使用？可以在A卡上使用吗
ComfyUI 对电脑硬件有一定要求： 系统：Windows 7 以上。 显卡：推荐使用 NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。不过，mac 系统、AMD 显卡以及低显卡的情况也可以安装使用，但可能存在功能不全、出错率偏高的问题，严重影响使用体验，建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 运行内存：最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。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。 甚至没有 GPU，光用 CPU 也可以运行，缺点是速度极慢。 综上所述，ComfyUI 虽然在某些情况下 A 卡也能安装使用，但使用体验可能不佳，一般建议使用 N 卡。
2025-03-06
ComfyUI是什么
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，实现更加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，启动速度快，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，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步；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（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，这个对应于你可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。在生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的应用：ComfyUI 的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中，你可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 扩散过程（Diffusion Process）：噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中，这通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有 Normal、Karras 等，它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。你可以通过 ComfyUI 中的“采样器”节点选择不同的调度器，来控制如何在潜在空间中处理噪声，以及如何逐步去噪回归到最终图像。时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。图中展示的 zT 代表不同时间步长下的潜在表示。在 ComfyUI 中，你可以通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。 延伸应用：开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇（mylover），实现了稳定人设，无限上下文，永久记忆，无缝联动 SD 绘图等功能。由于是基于 comfyui 开发，适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改工作。
2025-03-06
comfyUI怎么用
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。 简介： 可以把它想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 5. 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： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接： 从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 1. 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址 https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 2. 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 生图原理： ComfyUI 是一个开源的图形用户界面，用于生成 AI 图像，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。 1. Pixel Space 和 Latent Space： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，这个对应于你可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。在生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的应用：ComfyUI 的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中，你可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 2. 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中，这通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有 Normal、Karras 等，它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。 时间步数 TTT：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。图中展示的 zT 代表不同时间步长下的潜在表示。在 ComfyUI 中，你可以通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。
2025-03-06
ComfyUI是什么
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。 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 生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中，可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程（Diffusion Process）：噪声的生成和逐步还原。扩散过程表示从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中，通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有 Normal、Karras 等，可通过“采样器”节点选择不同的调度器，控制如何在潜在空间中处理噪声，以及逐步去噪回归到最终图像。时间步数也会影响图像生成的精细度和质量。 延伸应用：开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇（mylover），实现了稳定人设，无限上下文，永久记忆，无缝联动 SD 绘图等功能，适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改。
2025-03-06
ComfyUI如何学
以下是学习 ComfyUI 的相关资源和途径： 1. 网站学习资源： ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，可在获取。 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，教程地址是。 知乎：用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，可在找到。 Bilibili：提供了从新手入门到精通各个阶段的视频教程，可在获取。 2. ComfyUI 共学计划： 日程安排： 开场：，时间 8/13 20:00 22:00，讲师为佑萌、ZHO。 第一课：。 第二课：，时间 8/15 20:00 22:00，讲师为郭佑萌。 第三课：。 第四课：，时间 8/20 20:00 22:00。 第二期时间待定。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-05
UI交互设计大模型
以下是关于 UI 交互设计大模型的相关内容： ComfyUI ollama 本地大模型部署： 1. 先下载 ollama 安装。安装好后不会有任何界面弹出，可以在电脑桌面右下角或者隐藏图标里面找到。 2. 之后再去下载对应的模型，选择模型，复制对应的命令。 3. 打开命令行界面，输入对应的模型获取命令，等待下载完成。 4. 下载的模型会保存到 D:\\ollama\\blobs 。 5. Docker 安装时会下载一些文件，安装后改下目录，不要放在 C 盘。 6. Open webui 安装，输入相关命令。安装成功后，回到 docker 点击，会自动打开网页。第一次使用，需要注册一个账号，选择一个下载好的模型就可以开始使用。 7. 若出现端口占用的错误，运行下面两条命令可以解决。 8. 相关链接： ComfyUI ollama：https://github.com/stavsap/comfyuiollama?tab=readmeovfile Ollama：https://ollama.com/ Docker：https://www.docker.com/ Open webui：https://openwebui.com/ 通过 Open WebUI 使用大模型： 在默认情况下，与大模型的交互在终端中进行，但这种方式较古老。大模型有交互客户端 Open WebUI。Open WebUI 是 github 上的开源项目，参考其官方文档 https://docs.openwebui.com/gettingstarted/ 进行下载和安装。 1. 安装之前先安装 Docker，Win 或 Mac 系统参考文档：，注意下载适配电脑系统的版本。Linux 系统请自行上网找教程。 2. 官方文档中有两种安装 Open WebUI 的方式：ollama 和 open webui 一起安装、仅仅安装 open webui。若已安装 ollama，只需要安装 open webui 即可，复制相关命令。安装下载完成后即可使用。 大模型时代的产品特点： 大模型的交互方式是 NUI（自然用户界面），通过自然语言文本、语音、输入输出图片等直接交互，与现在熟悉的 GUI（图形用户界面）差异很大。现在习惯在 GUI 界面通过点击按钮与机器交互，需要一定学习成本。而 NUI 更符合人的直觉，用户几乎无需特别学习，通过对话操作，但大模型产品对普通用户使用门槛较高，用户留存率和粘性不如主流 App。若未来大模型产品都是 NUI 的，可能对整个信息产业带来深远影响。
2025-03-05
figma设计稿转为vue代码
以下是关于将 Figma 设计稿转为 Vue 代码的相关信息： Visual Copilot by Builder 是一款基于 AI 的工具，它可以将 Figma 设计转换为干净、语义化且开发者友好的响应式代码。该工具能够将代码转换为多种框架，其中包括 Vue 框架。同时，它可以将 Figma 组件映射到设计系统中的可重用组件，还允许用户通过聊天来改进代码，并与 Builder API 集成以生成 JavaScript 组件和页面。在 beta 版本中，该工具是免费的。
2025-03-06
Figma在AI方面的运用
Figma 在 AI 方面有以下运用： 1. 作为基于云的设计工具，Figma 提供了自动布局和组件库，有助于团队快速协作并迭代产品设计。 2. Figma 的社区开发了一些 AI 插件，用于增强设计流程，例如 Ando Your design copilot、Magician for Figma 等。 3. 行业专家认为在设计工作中，AI 可以提高设计师的能力，使设计更易接触，例如在 Figma 中，AI 可能取代基于组件的设计工作，让设计师专注于端到端流程。 4. 随着 AI 技术的发展，未来可能会有更多与 Figma 相关的 AI 功能和应用出现。
2025-02-03
国内UI设计的AI工具，不要figma
以下是一些国内用于 UI 设计且不是 Figma 的 AI 工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Sketch：流行的矢量图形设计工具，其插件系统中有一些利用 AI 技术辅助设计的插件，例如自动生成设计元素等。 3. Uizard：自动设计器，即将推出。 4. Replit：协作式基于浏览器的 IDE。 5. Future Tools CodeDesign.ai 6. XR 设计 CoPilot Designer AI Powered No Code Content Authoring Tool 7. Ando Your design copilot 8. Magician for Figma 9. Diagram：与现有的手机系统结合产出符合现有规范的设计。 10. Galileo AI：从简单的文本描述创建令人愉悦的、可编辑的 UI 设计。
2025-01-10
推荐一个生成bpm系统产品原型图的ai工具，可以实现文字输入，甄别分析后直接生成原型图，并且导入Figma或者Axure可以二次编辑
以下是为您推荐的可生成 BPM 系统产品原型图、用于产品原型设计或绘制示意图的 AI 工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 5. UIzard：是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，它可以根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 6. Figma：是一个基于云的设计工具，它提供了自动布局和组件库，可以帮助团队快速协作并迭代产品设计。Figma 的社区也开发了一些 AI 插件，用于增强设计流程。 7. Sketch：是另一款流行的矢量图形设计工具，它提供了插件系统，其中一些插件利用 AI 技术来辅助设计工作，例如自动生成设计元素等。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-17
推荐一个生成bpm系统产品原型图的so工具，可以实现文字输入，甄别分析后直接生成原型图，并且导入Figma或者Axure)
目前暂时没有完全符合您需求的直接生成 BPM 系统产品原型图，并能实现文字输入、甄别分析后直接生成原型图且导入 Figma 或者 Axure 的工具。但您可以关注一些相关领域的发展动态，比如 Mockplus、Adobe XD 等工具，它们在原型设计方面具有一定的优势，或许未来会推出满足您需求的功能。
2024-12-17
有哪些本地生图工具
以下是一些本地生图工具： Liblib 在线生图： 本地 ComfyUI Flux + Lora 工作流： 。 SDXL：可以将图片发送到图生图当中，大模型切换为“refiner”，重绘幅度开小一点，再次点击生成。还可以安装 refine 插件，在扩展列表中搜索 refine 并安装，启用后可在文生图界面直接使用 refine 模型。
2025-03-06
查找论文的工具
以下是一些查找论文的工具： 1. Claude + Gamma.app：可以快速寻找符合条件的论文，提取精炼论文中某部分信息，还能找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。例如，通过与 Claude 对话，可以解决学术网站条件搜索的问题，如搜索营销领域最权威的期刊、相关期刊中关于 chatgpt 的最新论文等，并进行摘要提取等操作。 2. Elicit：能让用户直接向文章本身提出问题，有助于在不必阅读整篇文章的情况下，了解文章是否涉及提出的问题。 3. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 4. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化论文内容。 5. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 6. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 7. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 在使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，注意对 AI 生成内容的仔细甄别。
2025-03-06
有什么语言学习类的工具
以下是一些语言学习类的工具： 1. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 4. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 来个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化的方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，并按照课程指引进行学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化的课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划进行学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）进行学习。 5. AI 对话助手： ChatGPT：可以用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习。可以询问语法、词汇等问题，甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可以用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手进行互动，练习日常用语。 对于 4 岁儿童练习英语口语的 AI 工具，有以下选择： LingoDeer：使用游戏和互动活动来教孩子英语，提供各种课程，涵盖从字母和数字到更高级的语法和词汇。具有家长仪表板，可跟踪孩子进度并设置学习目标。 Busuu：提供英语和其他多种语言的课程，使用各种教学方法，包括音频课程、视频课程和互动练习。具有社区功能，可让孩子与来自世界各地的其他孩子练习英语口语。 Memrise：使用抽认卡和游戏来教孩子英语，提供各种课程，涵盖从基本词汇到更高级的会话技巧。具有社交功能，可让孩子与朋友和家人一起学习。 Rosetta Stone：使用沉浸式方法来教孩子英语，让孩子在自然环境中使用英语，具有语音识别功能，帮助孩子练习发音。 Duolingo：免费的语言学习应用程序，提供英语和其他多种语言的课程，使用游戏化方法让学习变得有趣，提供各种课程帮助孩子保持参与度。 在为孩子选择 AI 工具时，要考虑他们的年龄、兴趣和学习风格，还需考虑应用程序的功能和成本。
2025-03-06
AI工具在人力资源岗位提效的应用场景
AI 工具在人力资源岗位提效的应用场景主要包括以下方面： 1. 招聘环节： 职位描述生成。 简历分析。 面试题设计。 自动化筛选候选人简历，提升筛选工作的效率和准确性，减少人力资源部门的工作负担，降低因人为错误导致的招聘成本浪费。 2. 员工绩效评估： 分析员工工作表现。 识别绩效趋势和提升点。 为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展。 在全行业中，基础办公提效方面如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等，都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 此外，阿里云百炼大模型与猎聘携手共同推动招聘领域 AI 技术的全面升级，AI 赋能的全链路招聘流程，通过大模型的深度参与，显著提升了招聘效率和候选人体验，优化了整体业务效能。 但同时，人工智能在招聘中也存在潜在风险，如算法偏见、数据隐私和歧视等方面： 1. AI 偏见：训练数据集存在对特定社会群体或性别的偏见，可能会复制甚至加剧这些偏见。 2. 数据隐私：公司使用 AI 招聘系统收集大量个人数据，若被滥用，可能侵犯候选人隐私。 3. 算法偏见：数据集存在偏差会导致 AI 系统存在偏差。 4. 对残疾申请人：雇主使用 AI 招聘工具时，需为残疾申请人提供合理便利，确保不会无意或故意排除这些群体。 5. 种族和性别影响：AI 在招聘和晋升过程中存在无意中歧视某些种族和性别群体的风险。
2025-03-06
怎么可以通过好好利用“waytoagi”生成视频？从文字到图片最后到视频？具体可以用到哪些工具？
以下是关于如何通过“waytoagi”从文字生成视频以及相关工具的介绍： 在视频制作中，对于规避多人脸崩的镜头，AI生成多人脸易崩，可借助工具修复，如放大工具。终极解决办法是抽出有问题的帧进行修复，但时间成本高，也可换脸，但存在光影和边缘模糊等问题。 解决文字糊掉的问题，推荐使用将 2D 图片转成 3D 效果的工具，用可灵也能在很大程度上保持文字不变。 视频补帧一般使用 top video 黄玉，美图工具 still 可氪金提升视频帧率和画质，但对显卡要求高。 处理团队意见分歧，在传统片子和 AI 片子中，若对镜头或节点分歧较大，一般听写本子和拆分镜的人的意见。 扩图工具可用吉梦扩图，一次只需一个积分，操作方便，如上传图片后调整尺寸和扩图范围。 去水印工具如 HID 工具，还有很多其他去水印工具可选择。 利用现有工具生成艺术字和图片的流程：先点导入参考图，选择免费无版权且字体不太细的字，通过设置边缘轮廓或景深、参考程度、添加关键词等生成，还可进行细节修复和超清放大。利用参考图改变生成效果，参考程度可影响生成结果，不同风格的参考图能带来不同效果。生成视频和首尾帧，多生成几张图制作视频，通过首尾帧让图片有变化效果，但要注意写好提示词。同时，收集参考图时注意版权，可先在其他地方生成保存再当参考图。 以下是一些文字生成视频的 AI 产品： Pika：擅长动画制作，并支持视频编辑。 SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。 Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-06
本网站是集成了各类ai工具，还是教授ai知识，操作应用
本网站（WaytoAGI）是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。它既集成了各类 AI 工具，如文生图、文生视频、文生语音等工具，也提供了丰富的 AI 知识，包括 AI 技术的发展与应用、多种 AI 生成工具（如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具，能创建个人 AI 智能体的豆包，输入文本可生成播客的 Notebook LN）、端侧大模型的特点、AI 工程平台（如 define、coach 等）及其应用、模型社区介绍等。无论您是 AI 初学者还是行业专家，都能在这里发掘有价值的内容，应用各类 AI 工具和实战案例等，让更多的人因 AI 而强大。 相关链接：https://waytoagi.com/ 即刻体验：https://waytoagi.com/
2025-03-06