ChatGPT 人工智能 GPT4 伦理 生成式 医疗 监管 安全 机器学习 深度学习 神经网络 计算机视觉 强化学习 模型 算法 应用 开发 研究 工具 平台 框架 数据集 训练 部署 安全 合规 培训 投资 LLM,llm AI,ai,Ai 大模型 大语言模型 制图 生图 绘图 文生图 文生视频 生成式AI AGI 世界模型 sora chatGPT,chatgpt,ChatGpt claude openai Llama deepseek midjourney 红熊猫模型 Red panda,panda Stable Diffusion,StableDiffusion,stable DALL- E 3 DALL E DALL Flux,flux 扩散模型 混元大模型 文心一言 通义千问 可灵 Pika PixelDance 豆包 月之暗面 零一万物 阶跃星辰 搜索增强 MiniMax Talkie Agent prompt fastai LangChain TTS 微调 提示词 知识库 智能体
# 热门搜索 #
搜索
设计师必读:AI最新发展报告
5804点击    2024-10-28 12:17

AI 技术正在快速渗透设计领域,不仅带来了高效的工作方式,还促使设计师重新思考自己的角色和技能。本篇文章将围绕最新的 AI 设计趋势、数据驱动的设计实践、智能化的工作流程、AIGC 的崛起以及未来设计师面临的挑战,为你提供一个清晰的AI设计发展全景。


1.AI产品设计最新趋势


AI 技术已不再仅仅是幕后支持,它正在设计领域扮演越来越重要的角色。以 Figma 为例,这款设计工具在 2023 年引入了 AI 驱动的协作工具,设计师可以利用 AI 自动化生成图标或设计组件,大幅减少重复性工作。此外,AI 生成的实时配色建议和字体选择,正在改变视觉设计的传统方式。


Adobe 的 Firefly 是另一个 AI 助手的代表,通过生成式 AI,设计师可以利用自然语言描述快速生成初步设计草案。这个工具极大地提升了设计师在早期创意阶段的速度,减少了在试错过程中的时间成本。国内也有很多产品正在往这个方向走,虽然现在还有很多问题和小 bug,不过可以预见,未来解决掉这些问题之后,设计生产力的革新速度会有多快。



2.数据驱动的设计


数据驱动的设计是近年来 UX 设计的重要趋势之一,而 AI 在数据分析中的应用让这一趋势变得更加智能化。通过 AI,设计师能够更好地理解用户行为,预测用户需求,进而优化产品设计。


例如,Netflix 利用 AI 分析用户观看习惯,动态调整界面布局,提升用户留存率。类似地,UX 设计工具如 Hotjar 也引入了 AI 分析功能,可以根据用户点击热图数据生成改进建议。



国内某电商平台引入了 AI 驱动的用户推荐系统,通过 AI 进行用户行为分析,为不同用户群体定制个性化首页设计。这种基于 AI 的 UX 优化策略,直接带来了转化率的提升。


3.设计工作流程智能化


AI 工具的引入极大地提升了设计效率,使得设计流程更加智能化。以 Framer 为例,这款工具可以通过简单的文本描述生成页面布局,减少了设计师在视觉元素上的微调时间。对于设计团队来说,这意味着更快的原型迭代和更高效的反馈循环。


全球知名家具公司 IKEA 在其产品设计流程中引入了 AI 生成的家居布局工具,通过 AI 快速生成家居摆设的多种方案,供用户体验测试。设计团队通过这种智能化的设计流程,减少了设计反复调整的工作量,并在短时间内完成了多版本测试。


4.AIGC在设计中的崛起


AIGC 是 AI 生成内容(AI-Generated Content)的缩写,近年来,这一趋势在视觉设计和品牌塑造中引发了巨大的变革。像 Midjourney 和 Stable Diffusion 这样的工具,使得设计师可以用简单的描述生成高质量的插画和图像,从而加速创意内容的生成。


最近又更新了外部图像编辑器,图像重纹理化功能。也就是说允许用户通过上次图像,然后扩展,裁剪,重绘,添加或修改场景中的元素。所有图像编辑操作都可以用文本提示和区域选择来控制。不过这个功能需要用户已生成至少 10,000 张图像才能使用。



耐克(Nike)在其最新的社交媒体营销活动中,使用 AIGC 工具生成了大量与品牌风格契合的视觉元素,短时间内打造出了一场全球化的营销攻势。这一举措不仅降低了设计成本,还提升了品牌的视觉吸引力。


可口可乐还推出了“Create Real Magic”平台。该平台允许用户使用 DALL-E 2 和 ChatGPT 生成艺术作品。Create Real Magic 上生成了超过 120,000 件用户生成内容 (UGC),人们每次访问该网站平均花费 7 分钟以上。



5.未来挑战与技能转型


尽管 AI 带来了巨大的设计机会,设计师也面临技能升级和伦理挑战。如今,设计师需要了解基本的机器学习和数据分析技能,以更好地与 AI 工具协作。此外,随着 AI 生成内容的普及,设计师需要思考版权和内容真实性的问题。例如,社交媒体巨头 Meta 在开发 AI 驱动的个性化广告时,就不得不面临 AI 内容的版权争议。


一些国内知名互联网公司在招聘 UX 设计师时,明确要求应聘者具备基础的机器学习知识,并能够利用 AI 工具进行用户行为分析。这反映出设计师必须适应 AI 驱动的设计环境,学习新的技能和知识,才能在未来保持竞争力。


6.写在最后


AI 正在重新定义设计师的工作方式,从提高工作效率到优化用户体验,再到生成视觉内容。设计师需要紧跟 AI 技术发展的步伐,在这个飞速变化的时代保持敏锐的洞察力和创造力。未来,AI 设计工具和技术的进步将进一步模糊设计师与 AI 之间的界限,而设计师需要找到一种平衡,在效率和创意之间、在创新与伦理之间。


文章来自于“58UXD”,作者“陈浩然”。


关键词: AI , AI设计 , Figma , AI产品设计 , AI研报
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner