藍藍設計(m.axecq.cn )是一家專注而深入的界面設計公司,為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計,以及相關的軟件開發服務,咨詢電話:01063334945。
關鍵詞:UI咨詢、UI設計服務公司、軟件界面設計公司、界面設計公司、UI設計公司、UI交互設計公司、數據可視化設計公司、用戶體驗公司、高端網站設計公司
銀行金融軟件UI界面設計、能源及監控軟件UI界面設計、氣象行業UI界面設計、軌道交通界面設計、地理信息系統GIS UI界面設計、航天軍工軟件UI界面設計、醫療行業軟件UI界面設計、教育行業軟件UI界面設計、企業信息化UI界面設計
作為一名合格的UI設計師,用好留白分割、線性分割、卡片分割,你的頁面即成功了一半!
留白分割≧線性分割≧卡片分割
留白分割定義:指的是只通過增加間距的方式,利用人的視知覺原理(接近法則:人的大腦會傾向于把彼此靠近的元素視為一組),自然的將信息分組。(如上圖)
間距留白是區隔單一信息元素的默認選擇。(如下圖)
使用原則:建議在不影響核心數據指標的前提下,條目之間盡可能采用留白分割,會讓界面更清爽,瀏覽更沉浸。
留白分割的分類及適用場景:當條目信息層次較少(≦2)時,留白分割是比較合適的,當信息層次較多(≧3)時,留白分割既會浪費空間,也難以達到一目了然的分割效果。
線性分割定義:用線來分隔不同的信息內容。(大部分APP的分割線是1px粗細,黑色,不透明度12%)。
使用原則:分割線可以幫助用戶理解頁面是如何組成的,但過度使用分割線會造成視覺干擾,影響頁面信息傳達。
Android系統明確規定了分割線的使用原則:
1、微妙的:分割線在布局中應該很容易被注意到,但又不凸顯。
2、次要的:只有當留白不能起到分割作用時,才采用分分割線。
3、少用的:謹慎使用分割線,用它來創建分組而不是分割條目。(如下圖)
分類及使用場景:
1、通欄分割線:用于分割彼此完全獨立的內容。
2、內嵌分割線:用于分割有錨點(頭像或圖標)的相關內容。
3、中間分割線:用于分割無錨點(頭像或圖標)的相關內容。
如果為了提高屏效,希望在一屏內盡可能多的展示信息,那么同樣的信息布局,分割線帶來的效果會更清晰(如下圖)
卡片分割定義:卡片是一個由內容和操作組合而成的獨立主題的面性容器①,它可以包含縮略圖②、標題③、副標題④、副媒體⑤、文本⑥、問文字按鈕⑦和圖標按鈕⑧,除了卡片容器本身,其他元素都是可選的,所有元素都以易于掃描和操作的形式放置在卡片上。
使用原則:
1、包含的:卡片是一個可識別的,單獨的、包含內容的單元。
2、獨立的:一張卡片可以獨立存在,而不依賴于上下文環境。
3、不可分割的:一張卡片不能與另一張合并,也不能拆分成多張卡片。
分類及適用場景:
卡片根據左右是否有邊距,可簡單分為通欄卡片和非通欄卡片(如下圖)。
從視覺效果上來看,由于圓角的聚焦效應,非通欄卡片對于凸顯單個卡片的獨立性和內容的效果都更好,畫面的分割感會更強。
1、當這個主題內部的內容已經有分割線時,建議采用卡片分割,讓主題信息層次更加清晰。
2、當單個主題內部的內容類型較多,上下所占空間較大,建議采用卡片分割,以更好的圈定該主題的內容范圍,給用戶明確的內容邊界感。
3、當需要擴展頁面的橫向空間時,暗示頁面可以橫向滑動時,需要采用非通欄卡片,利用橫向內容連續性原則,幫助用戶建立可以橫向滑動的意識。
小結:
信息分割本身不是目的,分割方式的選擇是為了讓版面產生清晰的條理性,用悅目的信息秩序來更好的突出內容,達成最佳的信息傳達效果,所以決策時,除了上述細節考慮因素,還要考慮整體版面效果和信息傳達效率。
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作者:黑馬青年
來源:站酷
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作者:PONEPENG
來源:站酷
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作者:陽陽設計師
來源:知乎
作為設計團隊,我們知道一個品牌的誕生與發展,每個公司都投入了巨大的資源和心血。logo設計就像父母給孩子起名,被企業寄予了太多的期待與美好的祝愿,它不僅僅是一個圖形一串文字,更代表了企業的形象和深厚的文化。因此我們在提供設計方案時,也同樣肩負著品牌價值和品牌責任傳輸的職責,在接到設計任務之后,并不會漫無目的的就開始投入到logo設計之中。而是要對服務的公司進行充分系統的調研。
調研有助于我們對企業的文化、核心、價值觀、產品等方面進行全面的了解。根據企業客戶的消費行為、喜好,競爭品牌進行分析總結,有針對性的制定創意和設計方案,避免與其他品牌“撞臉”。
給大家介紹幾個我經常會遇到的研究方法:
通過對客戶的了解,團隊預先準備一些問題,把那些重要的信息進行記錄匯總,這樣可以得到第一手的客戶需求。客戶是很愿意跟設計師進行品牌分享的,但是聊天式的采訪往往達不到設計預期,因此我們一定要引導客戶進行闡述,一點點把品牌最重要的信息和關鍵詞梳理出來,這個過程對把握設計概念十分重要。
很多客戶表示不了解,為啥設計師可以設計各個行業的logo,甚至很多客戶只找做過他們這個行業設計的設計師,其實大可不必這樣,因為一個成熟的設計團隊,做設計前都會對這個企業進行系統的領域研究,況且任何一個團隊也不可能做過所有行業的設計。所以我們常常通過調研系統的了解企業及其上下游的品牌特征,并對此進行拓展梳理,而設計語言與方法是相通的,越成熟的設計師越能進行精準的設計。
(如該領域的視覺偏好是什么,對企業環境及產品進行實地考察,其他競品的品牌符號有什么共性和區別,企業符號可以從哪些視覺方面進行表達等等)
以最近給客戶做的一個項目“食品加工器械”的logo設計為例,針對這個關鍵詞我們可以想到什么?“機械、科技、食品、高端”等等,根據這些詞匯,我們再次聯想,拓展出二級、三級的詞語,最終找出整個思維導圖中最具創新性并符合客戶定位的關鍵詞。
其實可用的方法還有很多,如:實地調研法、抽樣調研法、統計調查法、文獻調研法等,在這里就不一一列舉了。
俗話說:“知己知彼,百戰不殆”,我們在了解客戶的基本訴求,深度挖掘企業核心價值與內涵之后,才能對企業進行明確的定位。基于此,產出最能代表企業的超級符號。
民宿品牌愛彼迎在升級品牌形象時便做了大量的設計調研,為了更好的理解與傳達愛彼迎的經營理念,設計工作室Design Studio橫跨4個大洲,往返13個城市,試住了18間房子,并與不同國家的愛彼迎員工進行交流。甚至深入愛彼迎公司內部,與工程師、設計師一同工作,共同交流,只為呈現出更完美的愛彼迎品牌視覺。通過長達數月的工作,最終完成了這一設計。
進行了大量調研,我們才有足夠的話語權進行創作。我們根據調研的結果,找出最能體現品牌價值的創新點,再開始進入設計過程。
調研完成后,為得到最適合的設計方案,我們常常會使用頭腦風暴的方式獲得設計初稿。在一個集中時間段內,將之前的提取的關鍵詞進行草圖創意繪制,使用圖形打散、重組的手法,將抽象思維用圖形語言表達出來。要求既符合品牌行業屬性,又具有創新突破的元素。
草圖繪制完成之后,我們會對草圖進行篩選,過濾掉實施性弱、美觀性差、不夠深刻的創意點。挑選出最適合客戶需求的方案進行深入。大量的創意會在這一階段經歷打破與重塑,推倒與重來,優中選優,只為呈現最好的方案。
挑選最優方案后,我們才開始進行Logo的下一個階段——成稿制圖,而且會推進幾個可行性較高的方案,這樣在提案時,方便客戶進行選擇。
成稿制圖通常被甲方理解為logo設計的主要部分,因此會覺得設計只是做圖,卻忽略了設計師在前期投入的大量時間和深度思考,還容易給人產生Logo設計十分簡單的錯覺。我們也經常遇到這樣的客戶“logo不就是做個圖么,怎么這么貴?”這個時候,一定要跟客戶進行溝通,讓他們了解到logo設計的全過程是什么,為什么需要花費大量時間,如果客戶知道你為此付出了這么多的經歷,就會得到他們的理解。
實際制圖只是將我們頭腦中的想法表現出來,因此這一步驟僅占設計過程的十分之一。
經過之前的努力,到這時,基本設計方案已經完成。這一階段主要針對Logo的細節、外形、顏色等方面進行調整。力求設計感、藝術感、實用性相統一。
我們來看看蘋果公司是如何做的:蘋果公司在Logo設計時,將圖形定義為一個蘋果。但當Logo制作出來以后,圖形的辨識度并不高。為了增強圖形的識別性,避免讓消費者誤認為是“櫻桃”,設計師決定在Logo圖形上增加更多的趣味性,于是“被咬了一口的蘋果”應運而生,可見細節修改至關重要。
另外,在基本方案完成的基礎上,設計師會制定Logo使用規范,確保Logo在延展應用過程中能夠保持高度的品牌辨識度。
以麥當勞為例,在品牌升級前,麥當勞長久以來并沒有制定一個嚴格統一使用規范,不同國家地區的麥當勞Logo也并不相同,這對于麥當勞塑造品牌形象是非常不利的。
因此,麥當勞制定了一系列的標志應用規范,此后視覺上,統一規范的麥當勞變得更加具有辨識度。
為使Logo更具形式美,我們會對logo進行視覺優化。例如黃金分割比例是我們在這一階段比較常用的手法。
為使Logo設計更理性、科學、美觀,我們常常通過黃金分割比例來構建Logo。當事物之間各部分的比例呈現1:0.618的比例時,最能引起視覺上的美感,這一比例充滿了理性與感性的統一。良好的比例關系在復制和傳播的過程中更加方便快捷,也使后期的加工制造過程更加精準。
以上是我對logo設計流程的介紹,而這些其實也只是logo設計過程中的比較重要的步驟,一些具體的設計細節會根據每個不同的方案也會不同和更加深入,這樣大家就明白了,為啥logo設計這么貴了吧,可不是單單一個圖例制作那么簡單
接下來再給大家分享一些經典的Logo設計案例,一起更加深入的理解那些著名的Logo設計背后的故事,一定對你有所啟發~
2006年,百事可樂花費100萬美元升級了logo。當品牌視覺手冊發布之后,甚至有網友調侃“看完百事的logo設計,終于明白logo的設計費為什么這么貴了。”
新的logo圖形不再對稱,字體也去掉邊角變得纖細。與之前相比,現在的Logo更加扁平,便于記憶。
兩條曲線,似是流動的液體,也像是微笑著的人。可別小看這簡單的兩條曲線,弧度細微的變化都會產生不同的效果。百事可樂還加入了幾何角度的思考,通過幾何學解釋了Logo的原理。
在logo比例關系的處理上,也融入了對哲學問題的思考,從古代陰陽五行說到黃金分割比例,最后到地球能量磁場,小小的Logo蘊含了太多。
但是,Logo還存在一些不足之處,如:單色應用時缺乏辨識度、需要增加邊框線使用等問題,導致Logo在具體使用時,會有一定的局限性。
初代的蘋果logo描繪了“坐在樹下看書的牛頓”這樣一副圖案。相比于追求簡約、便于記憶的Logo,這個圖案無疑太過復雜,在傳播上也有很大的劣勢。可能是意識到了這一點,新logo進行了突破性的改變。
除了圖形上創新之外,顏色上也采用了豐富的彩虹色。它標志著第一臺支持彩色電腦的誕生。整個Logo營造出了溫暖、積極的氛圍,為企業注入了旺盛的生命力。
作為一個科技公司的logo,極具科技感的藍色與邊角處高光、陰影等細節為Logo營造出了立體感。
在追求極致簡約的時代,純黑的logo更便于識別記憶。
取代經典純黑logo的,是具有光澤感的蘋果Logo。與之前相比,Logo圖形更為流暢、水潤。在保持識別性的基礎上,整體造型與材質也更加飽滿。
隨著iphone的推出,高光版本Logo被鍍鉻效果所取代。
簡約、易記的logo圖形,也向我們展示了近年標志發展簡約化的設計趨勢。時至今日,蘋果仍延續這一Logo。
去年,蘋果公司更是把Logo玩出了花樣,動態的、靜態的、豐富的材質,讓蘋果logo“多到用不完”。
因此一個好的logo設計是一定要給logo預留足夠多的延展空間的
在成立20周年之際,騰訊更新了logo。仔細觀察字體的筆畫,我們會發現,Logo整體傾斜了。7度太小、9度太大,傾斜8度的騰訊字體自帶科技感與運動感。
與logo一同發布的,還有一套定制品牌字體“騰訊字庫”,這套字體包含了中英日文拉丁文多種類別,通過統一的字體,更好的傳達了騰訊的企業個性,強化了企業形象的塑造。
由于漢字都是方正的,因此,在漢字的世界中,斜體漢字的概念聞所未聞。由于斜體的漢字很難依靠傳統的字體結構。在文字的正負形、筆畫、空間美感方面,設計師需要把握平衡與速度之間微妙的制衡。
在字體的筆畫末端進行切角處理。使文字更具力量感與速度感。“騰訊”兩字也做出了細微的調整,從筆畫、間隔到轉角弧度都發生了變化。
騰訊旗下產品眾多,但風格形式都各不相同。“騰訊字庫”有助于這些項目在視覺形象上的統一。
Logo整體顏色也變成了高明度的藍色,這個顏色是與色彩機構潘通合作,定制了品牌標準色。藍色取自海洋與天空,蘊含著極致的理性,體現了對技術精益求精的追求。
來自彩通的國際色彩大師Leatrice Eiseman,也是騰訊藍的開發者之一介紹道:“它可以非常好的體現出騰訊的原則和哲學,也就是技術方面的精益求精對技術的追求,以及會不斷地去追求新的創新。”
由此,還進行了一系列應用部分的延展。
小米斥資200萬邀請日本設計大師原研哉操刀設計新logo。小米logo剛一發布,便引起了熱烈的討論,只不過是由方變圓,憑什么值200萬?
我們知道,品牌Logo的升級換代,往往要考慮辨識度對品牌的影響。一旦失去了辨識度,相當于拋棄了原有幾十年積累的品牌資產,相當于重新認識品牌。因此,近年來的品牌重塑,都是在保留了原版Logo的識別性的基礎上,融入了更具價值的品牌理念。
作為設計行業的領軍人物。原研哉致力于在設計中融入東方美學的概念,將復雜的事務化繁為簡。深度理解小米“以科技創造美好生活為使命”的品牌理念后,原研哉提出“探索科技與生命的關系”融入“ALIVE”的概念,即接近生命的形態。
Logo中融入最具中國特點的“人情味”,整個logo歷時三年,讓小米的Logo具有了煙火氣息,這也符合小米致力于發展一種高品質、常態化生活的品牌調性。
不僅如此,這個外形還運用到一個數學公式:|x|^n+|y|^n=1,通過“n”的變化來推算Logo進行由方至圓的演變,經過多種對比,最終選擇了當n=3時,形成集美感與寓意于一身的Logo圖形,也是最具“ALIVE”內涵的代表圖形。
小米logo的英文字體也變得更加靈活圓潤,而“ALIVE”的理念也貫穿了整個視覺系統,不論是產品展示還是品牌宣傳,新Logo都變得更加靈活生動。(視頻)
在沿用橙色作為品牌標準色的基礎上,融入了具有科技感的黑色與銀色作為輔助色,保持識別性的同時也注入了新的活力。
看到這張圖片,第一時間便能聯想到麥當勞,在消費者心中,亮麗的金拱門早就形成了視覺符號。作為一個餐飲品牌,麥當勞的視覺設計也不甘示弱。由于疫情,為鼓勵公眾用餐衛生,麥當勞將自己的logo一分為二拆分成了兩個分開的門。
通過分解Logo的“M”,在品牌延展上,同樣也和其他品牌區分開來,將logo極致符號化。
明亮積極的“M”提高了麥當勞的品牌辨識度,紅黃配色與字母“M”深入人心,哪怕只是局部,也能被一眼認出。這得益于麥當勞對于自身品牌的堅持塑造,通過不斷的品牌價值輸出,來影響消費者的心理。
時至今日,麥當勞形成了強大的品牌識別符號。簡約的“m”更具記憶點。
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銀行金融軟件UI界面設計、能源及監控軟件UI界面設計、氣象行業UI界面設計、軌道交通界面設計、地理信息系統GIS UI界面設計、航天軍工軟件UI界面設計、醫療行業軟件UI界面設計、教育行業軟件UI界面設計、企業信息化UI界面設計、軟件qt開發、軟件wpf開發、軟件vue開發
一、AI產品形態介紹
輔助駕駛型
內容生產型
自主決策型
二、AIGC產品設計原則
原則1:讓用戶明確知道產品的能力范圍
原則2:讓用戶可預期結果
原則3:建立與用戶共建產品的機制
原則4:減輕用戶對數據隱私安全的顧慮
1、政策和規范的跟進和了解
2、積極告知,將決策權還給用戶
3、本地存儲也是一種選擇
三、結語
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作者:山中
人機交互界面經過幾十年的發展,人與機器間的交互變得越來越容易,隨著ChatGPT等大語言模型的出現,一種我們既熟悉又陌生的交互方式再次進入大眾視野,它就是自然語言界面(NLI)。
那么什么是自然語言界面,它又會為人機交互帶來哪些新的變化,它會成為下一代主流的用戶界面嗎?本文將從計算機UI的發展簡史出發,對比自然語言界面與傳統圖形界面的差異,帶你了解自然語言界面的應用場景和發展方向。
一、計算機UI發展簡史
首先讓我們回顧一下過去幾十年計算機UI的發展階段。
1、穿孔紙帶(Punched tape)
1940-1960年代,早期的計算機通過穿孔紙向計算機輸入指令,帶孔為1,無孔為0,經過光電輸入機將數據輸入計算機。由于需要輸入二進制的機器語言,計算機在這個階段只被少數專家應用于專業領域。
2、命令行界面(CLI)
20世紀60年代中期,命令行界面( CLI )作為穿孔紙帶的友好替代方案出現在計算機上。命令行界面是一種通過輸入被稱為命令行的文本行與計算機程序交互的方法,雖然它與人類語言有較大差異,但還是大幅降低了計算機的使用門檻,個人計算機(PC)隨之出現。
3、圖形用戶界面(GUI)
命令行界面通常需要用戶記憶操作的命令,這對于普通用戶仍然是很困難的。GUI的出現正是為了解決這個問題:既然人類很難記住各種命令,那就讓機器提供可能的選項,人類只需要通過圖形元素進行選擇。最早的圖像界面出現在1970年代,隨后蘋果和微軟讓GUI普及,短短二三十年,使用GUI交互的計算機和各類消費電子產品已經成為我們工作生活中不可缺少的一部分。
二、自然語言界面(NLI)的爆發
什么是自然語言界面?
W3C是這樣定義的:自然語言界面是用戶與系統通過自然語言進行通信的用戶界面。用戶通過語音或某種其他方法提供輸入,并且系統以通過語音、文本或某種其他方法傳遞的話語的形式生成響應。
自然語言界面是什么時候出現的?
最早的自然語言界面可以追溯到 20 世紀 60 年代。ELIZA是一個早期的自然語言處理計算機程序,由麻省理工學院的Joseph Weizenbaum教授于1964 年至 1967 年開發,旨在探索人類和機器之間的溝通方法。ELIZA 通過模式匹配和替換來模擬對話,也就是說它通過檢測用戶輸入的內容中是否包含某些關鍵詞來做出響應,雖然它能做出的反應有限,更不能真正理解人類的語言,但這是人類第一次嘗試通過自然語言進行人機交互,也是后續自然語言處理(NLP)技術研究的一個里程碑。
語音用戶界面(VUI)
自然語言處理(NLP)技術經過幾十年的發展,終于在2010年代迎來第一波應用爆發。2011年 Siri 作為 iOS 功能由 Apple 發布,隨后各家手機語音助手、智能音箱等VUI產品紛紛出現。但隨之出現了一個新的網絡名詞-“人工智障”。雖然 Siri 相比 ELIZA 能做的事情更多了,但它們在體驗上仍沒有本質區別,Siri等產品依然需要用戶遵循特定的表述方式才能做出正確響應,可能換一個表述方式它們就聽不懂了,所以這個階段的自然語言界面更多是作為一種輔助交互方式。
大語言模型(LLM)
ChatGPT 于2022年底開放測試,不到一年時間大語言模型(LLM)與AIGC應用已經遍地開花。大語言模型實現了NLP技術的階段性跨越,AI對自然語言的理解能力大幅提升,不僅能模仿人類對話,還具備文案寫作和問題分析等能力,并且這些能力還在飛速進步中,相信自然語言界面即將迎來第二次應用爆發。
三、自然語言界面的優勢
那么,自然語言界面相比傳統圖形界面又有什么優勢呢?
1、低門檻
刻在我們DNA里的交互方式
語言是我們與他人交互的主要“界面”,智人的言語出現于 50,000 至 200 萬年前,所以說這是刻在我們DNA里的交互方式。我們從小就學習閱讀、寫作和說話,因此通過自然語言界面與計算機交互幾乎不需要學習。
2、高效率
GUI的思路是機器提供可能的選項,讓人類進行選擇。但復雜產品可能有幾百上千個選項,即便設計師努力按照最合理的邏輯整理、收納這些選項,用戶仍需要花大量時間精力尋找、理解、記憶這些選項。
酷家樂用戶問題
酷家樂用戶聯系客服的問題中較多是工具使用問題:怎么添加門把手、怎么把門翻轉、怎么顯示柜體尺寸。在幾十上百個功能中找到那一個功能都如此困難,對于需要用到多個“選項”組合操作才能實現的效果,那確實難以要求普通用戶做到。
但如果酷家樂支持自然語言交互,我只需要告訴它我們的訴求:“添加門把手”、“把門翻轉”、”顯示柜體尺寸“,軟件便會直接實現這些的效果。
通過自然語言輸入,用戶便可以忘記各家軟件各種復雜的交互邏輯,設計師也無需煞費苦心設計復雜的用戶引導和幫助系統,隨之客服人力成本也將大幅降低。
Tome
目前已經有一些產品在這么做了,Tome是一款制作提案PPT的產品,它可以通過自然語言輸入實現大部分操作,并且支持AI直接生成內容。
3、不設限
早期計算機的輸入輸出完全靠機器語言,門檻很高。后來,普通用戶借助圖形界面和開發好的程序,也能輕松使用計算機,但同時我們也被其限制了。
美間站點
以”美間“為例,美間站點有大量的海報模板,可以按用途、風格維度進行篩選,但用戶也只能按這兩個維度篩選。如果我想找出10月份用戶點擊最高的10個節氣海報模板,那對不起,辦不到,不是因為我們沒有這個數據,而是我們沒有提供個“選項”,通過SQL或者其他語言查詢數據庫就可以獲取到。
但如果美間的數據庫接入了大語言模型,那么直接問它,就能得到任何數據庫能提供的內容,因為現在LLM已經會自己寫代碼做數據分析工作了。通過自然語言界面,我們可以最大程度發揮計算機和數據庫的價值。
四、自然語言會不會取代圖形界面?
自然語言界面這么強大,那它會不會取代圖形界面呢?答案是不會,受限于AI能力發展現狀和自然語言自身的局限性,自然語言界面有其適用范圍。
1、AI能力仍有限
理想情況是AI能完全理解我們的訴求、且能力能夠覆蓋,但現在還做不到。用戶隨便輸入一個需求,產品很可能做不到,這就需要我們通過GUI進行提示和引導。
2、額外的處理時間
相比通過GUI直接對程序發出指令,用戶輸入自然語言LLM普遍需要幾秒鐘的處理時間,帶來更高的試錯成本,某些場景下我們使用GUI操作更加快捷。
3、自然語言表達不夠精準
人與人的交流也常常存在歧義,更別說跟機器交流了,所以自然語言界面不適合做非常精細的操作。
美間提案PPT
以美間提案PPT為例,如果我通過自然語言輸入:“把標題改成紅色”,那AI可能會反問:”哪個標題?哪種紅色?“。試想一下,如果要通過自然語言描述這些信息,是不是還不如通過鼠標選擇來的簡單。
4、自然語言輸入也存在成本
自然語言輸入,用戶需要把需求組織成語言,然后打字或講出。也就是說用戶需要動腦子,這顯然與我們追求的”Dot let me think“原則相違背。
美間海報
以美間海報場景為例,美間支持”AI生成“和”模板再創作“兩種海報創作方式。這兩種方式分別有各自的使用場景。如果用戶需要一張元旦祝福海報,對于目標明確的用戶,他可以通過詳細描述畫面需求,生成個性化的海報方案。例如:”生成一張元旦節日海報,主題為:群核科技祝您元旦快樂,畫面要喜慶,插畫風格,包含煙花、燈籠、熱鬧的人群等元素“
但對于更多用戶來說,描述一個海報畫面是困難的,大部分用戶只需要一個通用的模板改改字就足夠了,這樣不但更輕松,而且得到的海報質量也更高。
五、NLI與GUI融合互補
所以,自然語言界面不會取代圖形界面,它們更多會融合互補,在各自的擅長領域發光發熱。
未來常見的用戶工作流將會是:NLI發散-GUI收斂,先使用NLI得到一個大概結果,再通過GUI完成確認或調整。
美間AI海報
美間AI海報就是這樣的設計思路:基于自然語言輸入生成若干結果,選擇一個滿意的方案再二次編輯。
六、NLI還有哪些應用場景?
自然語言界面還有哪些應用場景?微軟表示:萬物皆可“Copilot”。
Copilot是微軟發布的依托于大語音模型的AI助手(AI Agent)。11月15日的微軟Ignite大會上,CEO納德拉向我們展示了Copilot最新的形態:一個入口連接無限可能。
Copilot可以連接各種應用和數據源,用戶只需要把需求告訴Copilot,Copilot就能自動完成全部應用和數據操作,甚至是跨應用和跨數據源的。
Copilot Studio
Copilot Studio是微軟面向B端用戶推出的AI助手,支持用戶自定義專屬的Copilot,以滿足行業、部門、角色等內外部場景的定制化需求。讓Copilot鏈接企業財務系統,你可以隨時問它各類財務預算的開支和剩余情況;Copilot還能雙向打通CRM、ERP等SAAS產品,自動化執行復雜的業務流程,比如辦理新員工入職、費用報銷等。
數據分析
Excel擁有強大的數據分析能力,但我們大部分人只用過Excel來制作表格,因為高階的函數、宏等功能對于普通用戶來說學習成本太高。現在,Copilot與Excel結合,便可以實現通過自然語言寫代碼執行復雜的數據分析工作。
AIGC
AIGC是當前最熱門的AI應用領域之一,除了常見的文案生成、圖片生成,傳統的內容創作軟件結合AIGC能力也可以發揮出巨大的潛力。Copilot加持下的PPT,只需一句話,Copilot將自動幫你完成PPT的文案、配圖、排版等工作。
七、展望
未來自然語言界面將重塑現有產品的交互方式, 但自然語言也只是一種交互方式,未來隨著AI能力和硬件技術的發展,人類與機器間的交互成本還將進一步降低。
微軟在Ignite大會上演示了未來 AI+MR 設備的應用場景,借助MR設備AI可以看到、聽到、解釋、理解我們的意圖和我們周圍的世界,我們只需要極少的輸入就能得到需要的結果。以現在AI技術的發展速度,相信這些看似科幻電影中的場景用不了多久便會成為現實。
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在醫療行業中,殘疾人用戶面臨著許多挑戰,例如身體不便、視覺障礙、聽力障礙等等。為了讓他們能夠更加方便地使用醫療服務,UI設計師需要考慮到各種不同的因素,并采取相應的措施來提高用戶體驗。
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