AIGC在UI设计中的应用落地

常用工具：Midjourney、Stable Diffusion

传统UI设计流程

AI工具参与流程预期

工具概况

绘画的流程步骤

文字生成图片

图生图

生图案例

AI绘画流程相比以往流程工作提升……%效率

用户研究、问卷与竞品分析

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。

情绪版设计及设计界面

利用如：Galileo AI、Uizard、Digram、墨刀AI、即时AI等

原型设计

Palette.fm、Huemint AI色彩模型配色网站

配色

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

AI智能PPT制作工具Tome

PPT设计

AI眼动模拟工具attentioninsight

可用性设计方案测试验证

赋能日常工作方向

AI绘图

工作如何落地应用

文本分类

文本聚类

情感分析

实体识别

关系抽取

自然语言处理

监督学习

无监督学习

半监督学习

强化学习

机器学习

神经网络

卷积神经网络

循环神经网络

深度信念网络

深度学习

图像分类

目标检测

图像分割

图像生成

图像处理

语音识别

语音合成

语音情感识别

声音处理

基于内容的推荐

协同过滤推荐

混合推荐

推荐系统

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

自动化决策

医疗保健

金融服务

智能制造

智能家居

跨领域应用

图像与语音结合

文本与声音结合

语音与图像结合

多模态学习

保护数据隐私

多方参与学习

模型融合

联邦学习

主动学习

增强学习

迁移学习

自主学习

模型可解释性

决策可解释性

数据可解释性

可解释性AI

AIGC工具发展发展趋势

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。

AIGC当前存在的问题

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

解决措施

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。

未来的研究方向及思考

AIGC在UI设计中的应用落地