AIGC在UI设计中的应用落地
2023-06-13 15:41:48 1 举报AI智能生成
AIGC在UI设计中的应用落地
作者其他创作
大纲/内容
工具概况
常用工具：Midjourney、Stable Diffusion
传统UI设计流程
AI工具参与流程预期
常用工具：Midjourney、Stable Diffusion
传统UI设计流程
AI工具参与流程预期
工作如何落地应用
AI绘画流程相比以往流程工作提升……%效率
绘画的流程步骤
生图案例
文字生成图片
图生图
赋能日常工作方向
用户研究、问卷与竞品分析
情绪版设计及设计界面
作为设计前期的情绪版，帮助设计师更好的确定设计风格和设计方向，以免设计完成后再进行大面积返工。
原型设计
利用如：Galileo AI、Uizard、Digram、墨刀AI、即时AI等
配色
Palette.fm、Huemint AI色彩模型配色网站
LOGO设计
产品图片及图标
3D场景及卡通形象
可视化UI
设计字体
PPT设计
AI智能PPT制作工具Tome
可用性设计方案测试验证
AI眼动模拟工具attentioninsight
AIGC工具发展发展趋势
自然语言处理
文本分类
文本聚类
情感分析
实体识别
关系抽取
机器学习
监督学习
无监督学习
半监督学习
强化学习
深度学习
神经网络
卷积神经网络
循环神经网络
深度信念网络
图像处理
图像分类
目标检测
图像分割
图像生成
声音处理
语音识别
语音合成
语音情感识别
推荐系统
基于内容的推荐
协同过滤推荐
混合推荐
自动化决策
机器人流程自动化
自动化客服
智能投资顾问AIGC工具发展趋势
跨领域应用
医疗保健
金融服务
智能制造
智能家居
多模态学习
图像与语音结合
文本与声音结合
语音与图像结合
联邦学习
保护数据隐私
多方参与学习
模型融合
自主学习
主动学习
增强学习
迁移学习
可解释性AI
模型可解释性
决策可解释性
数据可解释性
AIGC当前存在的问题
版权问题：AIGC生成的内容涉及到版权问题，版权归属和保护需要得到解决；
创意限制：AIGC技术生成的内容通常是基于规则和模板的，缺乏创意性和个性化，无法满足设计师的个性化需求，无法适应不同的设计需求和场景。
稳定性问题：AIGC技术生成的内容可能存在稳定性和可靠性问题，无法保证内容的一致性和稳定性
技术门槛问题：AIGC技术需要一定的技术门槛，设计师需要掌握相关的技术和工具才能应用。
解决措施
保护版权：设计师可以在生成内容时标记原作者，或采取其他方式进行版权保护。
强化创意：设计师可以试用定制化工具通过参考案例、用户研究等方式，增强自己的创意能力，创作出适应不同的设计需求和场景，生成个性化的内容
稳定可靠：设计师可以通过对关键词进行整理和预设模型等方式，提高AIGC技术生成内容的稳定性和可靠性
提高技能水平：设计师可以通过不断学习和掌握更先进AIGC技术，提高自己的设计能力和水平
未来的研究方向及思考
当前AIGC处在一个飞速蓬勃发展的时期，尽管当前在某些设计环节AIGC参与设计的效果尚不能达到设计预期，但是随着人工智能技术的不断发展和更新，想必在不久的将来这些问题都是可以解决的。，我们需要保持一个持续关注和学习的态度，期待它为我们的工作带来更多的便利。
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