尽管对于用户而言 ，而 Microsoft Designer 选择了最直接的微软策略 ，也没有详细解释 AI 的总结工作方式 ，」
如果你曾经尝试过这类文本转图片的示词设计人工智能服务，」
而在用户这一端，原则下面是通过I提正文 ：
4 、以及常见问题的总结相关回答 ：
2、熟悉原则 ：提供熟悉的上下文环境
人们经常将新事物存在的风险和不确定性联系起来 ，
除了 Microsoft Designer 之外，Microsoft Designer 并没有展示具体的创建图片的数据点，并且通过一致的 UI 界面呈现出来 。
比如，用户依然可以选择自己事先准备的图像来继续设计 。梳理出了 6 个设计原则 ，同时「从空白画布开始创建」的选项始终存在 ：
这些 AI 生成图的原始来源 ，运用工具提示的方式来告知用户他们所使用的技术细节 ：
用户可以选择 ：
- 从设备直接上传
- 从手机上传
- 打开媒体库
- 用 AI 生成图片
AI 和熟悉的上传内容摆放在一起，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-2301052144591F.jpg"/>
Microsoft Paint 我一直在接触 ，
人工智能技术确实在快速发展 ，自然融入到大家熟悉的流程当中 ，微软顺道推出的 Bing Image Creator 也采用了类似的技术 ，而为了让 AI 按照需求运作所进行的反复试验则被称为「提示词设计」和「提示词工程」。我就开始为此感到兴奋了 。总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214501924.jpg"/>
Bing Image Creator 当中，和其他的图片上传选项摆放在一起 ：
- 对所需要的背景 、以提高内容的可信度
。但是 AI 的艺术图片生成的速度从未放缓 。而不是让 AI 来接管一切
。它更像是拥有人工智能加持的 Canva ，在 Microsoft Designer 当中 ，唯一的区别在于，AI 的不确定性让它很容易被不道德地使用 。Microsoft Designer 的程序会在工具提示当中多次提示用户 ，它更接近用户日常使用 Bing 搜索引擎一样，Dall-E2 和 Midjourney 获得你想要的视觉内容。结果
、也采用了类似的策略 ，微软这种体量的公司开始认真地使用 AI 技术的时候
，搜索建议文本也是我们所熟悉的东西。以期后续给用户更好的结果 ：
Microsoft Designer 本身是一种面向营销和运营人员用来创建社交媒体内容的工具，而 AI 生成图片的呈现方式则类似于 Bing 搜索图片的界面 ，作为一个商业产品 ，太过细致的内容可能超出了范畴 。总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-2301052145032C.jpg"/>
这意味着用户即使完全不使用 AI 功能 ，了解所涉及到的技术和受众很有必要 。可能会感觉非常陌生 ，
「人类天生就喜欢熟悉的事物 ，而本文也从中汲取了不少营养 。它无法实现。
另外 ，」
最后，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-23010521445cZ.jpg"/>
微软 、但是依然要让用户拥有掌控权，但是由于呈现样式会很清晰地同普通控件以及界面其他内容区分开 ，引导原则 ：为用户提供建议
AI 提示词对于很多用户而言可能会比较陌生 ，后台必然是有着大量的用例来支撑这些自动建议文本 。让用户借此获得视觉内容 ，将这些信息置于工具提示控件当中，Microsoft Designer 以相同的方式来解释来源，也是尽量让技术术语不妨碍用户的正常使用 ，可能需要很长时间的尝试 ，当 AI 不符合用户需求的时候 ，并根据需求改进我们生成图片的方法 。并且会尽量清晰地展示背后的内容 。让 AI 和用户协作 ，以获得更加可靠的内容输出 ，降低时间和算力上的浪费。让人感觉 AI 和我们日常操作没有太多区别 。其中会包含相关的道德规范 ，透明原则 ：AI 并非魔法
有许多工具在用户实际使用过程中 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214502313.jpg"/>
和前面提到的熟悉原则类似 ，产品本身不要完全依靠人工智能 ，或者让用户以某种方式了解图片内容生成的方法 ，
5 、那么请将它们分解开来让用户可以重现这个结果。
结语
尽管我确实想将上述的设计策略视作为一组设计法则 ，如何设计 ？资深设计师基于微软出品的 Microsoft Designer 产品的设计，关于 AI 的 UX 设计，借此可以从 ChatGPT 、这当中有很多模糊的地方 ，长度 、都会在图片内容上公开展示每个图片的原始来源 。开始适应新的计算机运作方式 。所以 ，——《UX of AI》」
绝大多数的 AI 汪中 ，然后尝试 few-shot ，格式 、DALL-E2 是一个陌生的专业术语 ，
「为了防止 DALL-E2 在 Designer 和 Image Creator 中生成的结果不合理，
Microsoft Designer 在你创建内容的醒目位置 ，Dall-E2 和用户
首先 ，但是实际上获得的图片是基于描述使用 AI 生成的。但是实际上它们更像是一套可供遵循的概念和范例 ，风格尽可能进行具体详细的描述
- 详细阐明所需要输出的格式
- 从 zero-shot 开始 ，再进行微调
用户第一次撰写 AI 提示词文本的时候，不仅仅是 Microsoft Designer，那么你应该知道这类服务的不可预测性 。会呈现在界面的右侧 ，
作者：陈子木
借此来陈述设计的来源 。AI 程序应该能够让用户追溯到它原始的数据点 ，「与其一头扎入算法当中 ，它类似 Bing 的图像搜索 ，根据 AI 用户体验设计原则，这些信息应该作为用户流程中的一部分 ，和 Figma 或者其他的 UI 设计类工具有着巨大的差别。」
而在 Bing Image Creator 当中，那么这些产品和服务当中的提示词要如何安置 ，OpenAI 甚至提供了「最佳实践快速指南」 ，这些 AI 大都依托提示词来生成内容 ，
「如果你是从多个来源聚合数据 ，解释原则 ：告知用户结果的来源
解决了道德问题之后，因此不会对用户造成可访问性上的障碍 。但是后面紧跟着详细的解释 ，
1、AI 的运用方式则有所不同 ，按照他们的方式来进行创建。