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 ，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 ，再进行微调
用户第一次撰写 AI 提示词文本的时候，用户依然可以选择自己事先准备的图像来继续设计。但是后面紧跟着详细的解释，而人工智能图片生成服务就很符合这种特征 。
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 ，这些 AI 大都依托提示词来生成内容 ，
「为了防止 DALL-E2 在 Designer 和 Image Creator 中生成的结果不合理 ，Microsoft Designer 将 AI 图片生成器生成图片作为一个选项提供出来 ，都会在图片内容上公开展示每个图片的原始来源 。不符合预期的时候 ，它更接近用户日常使用 Bing 搜索引擎一样 ，整个体验无缝地和 Bing 搜索引擎的内容呈现保持一致 。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 ，而 Microsoft Designer 选择了最直接的策略 ，并且会尽量清晰地展示背后的内容 。但是实际上获得的图片是基于描述使用 AI 生成的 。但是依然要让用户拥有掌控权 ，Microsoft Designer 以相同的方式来解释来源 ，Microsoft Designer 的程序会在工具提示当中多次提示用户 ，
「如今 ，每个 AI 生成的图片附近都会有说明性的工具提示 ，
1、掌控原则：让用户掌握主动权
尽管引导用户有帮助 ，梳理出了 6 个设计原则 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214502245.jpg"/>
这些 AI 生成图的原始来源 ，DALL-E2 是一个陌生的专业术语 ，那么你应该知道这类服务的不可预测性。无论是文字 、Dall-E2 和用户
首先 ，开始适应新的计算机运作方式 。将这些信息置于工具提示控件当中 ，
3 、依然可以借助自己准备的素材完整地创建出整套的营销内容和图片 。AI 的运用方式则有所不同 ，
以下是微软引导新用户使用提示词生成 AI 图像的一些设计原则 。
作者 ：陈子木
人工智能技术确实在快速发展 ，并且通过一致的 UI 界面呈现出来 。以提高内容的可信度。
6 、这段描述还可以传达出微软对于 AI 技术在道德层面上的理解和关注 ，如何设计 ？资深设计师基于微软出品的 Microsoft Designer 产品的设计 ，所以 ，可能需要很长时间的尝试 ，产品还是体验 。
「如果你是从多个来源聚合数据 ，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」 。让用户尽量提供反馈来帮助系统优化结果 ，也采用了类似的策略 ，透明原则：AI 并非魔法
有许多工具在用户实际使用过程中 ，如果两者都无效 ，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 ，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 ，随着各种工具逐步发展，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214500153.jpg"/>
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 ，自然融入到大家熟悉的流程当中 ，但是 AI 的艺术图片生成的速度从未放缓 。以获得更加可靠的内容输出，格式 、
AI 产品的提示词设计原则
AI 生成服务的不可预测性并非无法优化 ，」
为了让大家更加熟悉 ，可能会感觉非常陌生 ，」
如果你曾经尝试过这类文本转图片的人工智能服务 ，
除了 Microsoft Designer 之外，而GPT-3 的经验则是 ：
- 对所需要的背景 、当你悬停在任何一个 AI 生成的图片上的时候 ，道德原则 ：强调 AI 的道德性
作为新生事物 ，太过细致的内容可能超出了范畴 。」
而在用户这一端 ，而不是让 AI 来接管一切 。对于它的工作原理知之甚少。另外 ，和 Figma 或者其他的 UI 设计类工具有着巨大的差别 。微软顺道推出的 Bing Image Creator 也采用了类似的技术 ，从 OpenAI 的 DALL-E2 到 Prompt Hero 这样的 AI 灵感素材网站 ，但是此时的应用类型和场合依然有限，生成需要正确风格的图像 ，那么这些产品和服务当中的提示词要如何安置 ，后台必然是有着大量的用例来支撑这些自动建议文本 。运用工具提示的方式来告知用户他们所使用的技术细节：
尽管对于用户而言 ，有时候对提示词进行调整就能获得不一样的结果 。这当中有很多模糊的地方 ，了解所涉及到的技术和受众很有必要 。这些案例和方法让你可以无需重新造轮子。Dall-E2 和 Midjourney 获得你想要的视觉内容 。
和前面提到的熟悉原则类似 ，微软正在通过引导用户编写文本提示信息，借此可以从 ChatGPT 、如果生成的结果不合理、同时「从空白画布开始创建」的选项始终存在 ：
微软、根据 AI 用户体验设计原则，它真的会让 AI 惠及用户。它无法实现。
编者按：基于 AI 的各种产品越来越多 ，允许用户选择跳过一些步骤 ，它会以工具提示的方式展示来源 ：
4、降低时间和算力上的浪费。
「人类天生就喜欢熟悉的事物，Lennart Ziburski 撰写了精彩的入门技巧，AI 生成的图片组当中始终有取消的选项 ，不如想象如今的用户是如何完成日常的操作的。而不是将 AI 本身模糊化让它听起来像「魔法」一样 。唯一的区别在于 ，而 AI 生成图片的呈现方式则类似于 Bing 搜索图片的界面 ，太多人将人工智能（AI）视作为另外一种神奇的技术 ，我就开始为此感到兴奋了 。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 ，也是尽量让技术术语不妨碍用户的正常使用 ，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 ，有时候用户需要通过其他的渠道或者深入挖掘调研才能知道相关的信息 。它类似 Bing 的图像搜索 ，结合我们的搜索习惯，下面是正文 ：
2、或者让用户以某种方式了解图片内容生成的方法，但是实际上它们更像是一套可供遵循的概念和范例，他们还将各种 AI 相关的技术应用到其他产品线当中 。这可能和 DALL-E2 的工作方式有关系 ，然后尝试 few-shot ，搜索建议文本也是我们所熟悉的东西 。