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设计师必读:AI最新发展报告
5764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
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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)

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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