ChatGPT问世一周年：AI在文字与图像设计领域的应用全景总结
进入大众视野已经一年了。
它属于关注度最为高的那类AI代表产品，其产生的影响以及做出的贡献是大家都能看见的。并且，在别的一些领域当中，AI软件也是接连不断地出现 。
大家想必已经体验过，在文字类方面的思路扩展、文案优化的能力，以及MJ与SD对于图像类设计、icon设计的辅助能力 。
这里做一个总结：
使用研究大纲，进行沟通大纲，开展用户分析，实施数据分析，开展竞品分析，制定解决策略，从事文案优化 。
启动页，状态插图，设计，图标设计，IP形象，Logo设计，这些内容被提及，用“· / ：”来引领 。
当前市面上，有关的介绍以及教程已然是极为众多了，想必大家于日常工作当中也有着相应的运用，在此便不再过多叙述了，但上述所提及的能力，实际上一直都未曾拓展至UX设计的某一类主体场景，也就是页面和流程 。
那么在这个领域，AI做得咋样了？
根据在过去一年里针对国内外相关产品所进行的跟踪以及实际体验，我们得出的答案是，目前还不太行，并没有什么特别能够产生强烈震撼效果的产品，并且它们依旧十分难以融入现有的UX页面设计当中，仅仅是在偶尔的情况下能够发挥辅助作用。
深信此答案必然减缓了你内心的焦虑，然而，为了做到知己知彼，我们同样满怀好奇，对于这个涉及程度较少的场景，国内外与之相关的AI工具究竟发展至何种地步了，为何其进展较为缓慢呢 ？
在这篇文章当中，我们以融合设计师工作流程的视角作为出发点，针对这个饭碗更为稳固一点、相对属于蓝海的领域展开相关测评。
当前和UX关联的AI功能，通常是原型设计工具里的额外能力。 我们整合了国内和国外多种相关软件，评测了4类不与/MJ/SD核心能力重叠的独特功能，包含：
· 文本/草图生成原型 ️️️
· 截屏生成可编辑原型 ️️️️
· 自动生成设计风格 ️️️
· 设计系统提取与应用 ️️️️
文本/草图生成原型
以文本作为最简单且普遍的输入方式，它基本是这类产品所必备的功能，像国外的.ai，国内的即时AI，还有小摹AI等。然而它们各自的侧重存在着差异，即时AI以及小摹AI能够产出移动端的高保真原型，.ai则更倾向于生成可适配PC、平板以及移动端的网页。
为了测试，我给了一段难度适中的描述看看效果：
· 请去设计一款招聘软件，软件里得具备搜索功能，还要有附近职位以及急招职位的功能入口，并且能够通过分tab或者标签的方式去查看服务员的职位，以及送餐员的职位，还有客运司机的职位 。
这句话本身存在较多错误和不清晰的地方，不过按照要求改写如下： 一份工作，带有诸多标签，针对于各种各样的方面。那它另外还具备针对该工作以及其他方面事宜的。
点击图片试试︎
即时AI能够分别做出符合要求的、看起来正常的中英文原型，然而部分功能存在遗漏，比如说即时AI未展示客运司机的职位，也没有功能入口。并且经过多次尝试发现，通常只会生成信息平铺效果，很难做出信息折叠或者滑页。在设计风格方面，即时AI设计精细度不足，而.ai整体展现出来的信息层级太偏向PC端的企业介绍风格了，相比较而言，即时AI更胜一筹。
首先，生图速度挺快，这一点是其优点，而且比MJ排队要舒服得多。其次，它能够要求生成多方案，以此来支持前期设计脑暴。最后，它支持同时输入UI风格关键词，进而产出不同风格的高保真原型。
缺点在于，它仅仅能够生成页面信息框架，针对于那些需要手动去修正AI并未理解部分的细节。与此同时，AI在把握局部模块要求这方面也存在困难，举例来说，当提出职位卡片要涵盖某10个信息，期望它能够给出一些样式参考时，通常得到的结果是AI无法理解，或者出现信息丢失的状况。
然而，能够依据手绘稿生成高保真，可结果却是，圆角之间的间距丢失了，这种情况，还不如选用组件自行搭建，仅当作看看就行啦～。
截屏生成可编辑原型
猜度这类功能的运用场景，或许是于竞品根基上迅速转变为自身的，又或许是便利欠缺源文件的角色迅速调适原型。，。
有着这样的优点，能够进行编辑图标操作，能够开展修改文字工作，能够实施调整颜色行为，并且配合着自身所带有的编辑器，其发挥的空间是非常大的。
· 缺点：对设计师来说应用场景一般
自动生成设计风格
输入有关设计风格的文字描述，或者参考图片，又或者参考内容的URL，进而能够修改已在软件上创建的原型 的UI风格，这很类似于模拟设计前期的情绪版。
进行了一次测试，其中，图形是不会被修改的，像头像、配图这类都不会变，然而，卡片、图标、按钮以及文字会被修改。
点击图片试试︎
优点是，能够凭借一键，把风格施加于画板里的全部原型之上，并且它还对figma予以支持，同时也支持导入原型，这着实十分便利 。
缺点是，在可控性方面表现欠佳，灵活性也相对较弱，还只能生成单一的一种风格，没办法从多种风格里进行挑选，并且一旦对某一个模块的设计或者颜色感到不满意，却无法依照类型与颜色来进行批量修改。
设计系统提取与应用
这属于上一回功能所升级而成的版本，借助导入一张图片或者网页链接的方式，能够自动将设计系统提取出来，且能自动把这儿应用到原型里面。
增添设计系统这一处于中间位置的状态，实际上是提高结果的能够被控制的程度——使对于所提取出来的系统感到不满意，那么能够选择放弃应用；要是仅仅是对某些颜色不满意，那么更改系统里的颜色，便能够替换应用这个颜色的所有模块！
优势在于，极为契合已然存有想法或是主色调的情形，能够借助于在设计系统里对颜色予以调整，以此来把控原型的整体呈现效果 。
要点在于，存在着这样的情况，即有着缺点，那就是当下尚且不具备对其和figma实现导入的兼容性，所以需要于软件之上开展创建原型的操作。再者，在设计系统里面，颜色同在模块之间所构建的对应关系呈现出固定的状态，没办法将这种对应关系予以取消，鉴于此，针对那些对这种映射内心不满意的模块，就得予以单独的调整。
纵然市面上存在着一些值得肯定的、可以生成UX页面的AI功能，然而不得不讲，实际上其作用更像是插件而非绘制工具，并且与日常工作的融合依旧是颇为有限的。
这是为什么呢？
处于当下的主流AI产品，适宜在输入问题以后，输出具备一定广度以及深度的解决方案，就像自动整合海量信息那样，MJ和SD产出拥有一定技巧壁垒的视觉图形。不过问题在于，背景信息的录入理解与方案的针对性欠缺，这致使哪怕文本生成能力优秀如同它，一般而言也需要人工展开二次编辑。
但是，这跟UX设计的核心能力不太相符，UX页面或者流程在进行设计的时候，更加注重针对性地去定义以及解决问题，组件和产品风格的变化速度没那么快，所以对于广度的要求并非特别高，而且容易被经验所替代，设计技巧较之视觉设计而言，也没有那么高的壁垒。
所以，目前这些工具的运用，通常限定于方案发散时期。这便是为何这类AI产品，原本全都是UX绘制工具而并非独立软件，即便增添了独立的AI生图功能，也得嵌入原有的原型调整能力，将最终调整权交付给用户。
其次，UX所涉及的信息的组织形式，不像传统AI投入时那种简单的“YES/NO”模式，而是着重于对信息的处理本领，是这样的情况 。
比如，在我刚开始入门时，读过不少组件文章，可仍然做不好设计，原因是我觉得需求是这儿“弄一个A”，觉得只要经由设计达成“弄一个A”就行。然而事实上，需求常常是“得让用户明白A”、“得突出A”、“得引导用户去操作A”。致使运用一般思维去做UX类的AI产品，要是处理能力仅停留在“有就行”这事上，不见得能契合设计师的实际工作需求。
因而，此时此刻我们更急需加以提升的能力也就清晰可见了，当然是得更加侧重于“分析问题”以及“聚焦解决”这两个方向。基于此我们给出一些关于能力提升的建议：
产品的设计存在着差异性，在同质化极为明显的产品市场情境之下，我们所进行的设计为什么偏偏是呈现出这个样子的呢，？
除了新设备以及新行业之外，大量产品的设计模式正渐渐趋向于成熟，这就要求我们清晰地明确产品优势，明确用户差异，并且明晰区别于竞品的差异点，明晰区别于竞品的创新点，如此这般，不但符合用户需求，符合市场需求，而且还能为我们自身创造更多的生存空间。
毕竟，粗放的时代，马上就要过去，精细化的设计，并非不能带来，较好的成果 。
· 设计判断力：“我出了10套方案，你觉得哪个更好？”
这对设计师的思维结构予以考验，于做设计之际能够分清主次、逻辑连贯，还能够从多个层面评判设计，进而构建自身的决策逻辑。这不但要在日常开展思维方式的归纳，还得时常追踪数据结论、从失败里汲取经验，方可形成你所深入钻研领域的设计判断力以及设计直觉。
总归而言，AI 的进展一日千里，我们必需与时代的脚步保持同步，才能够探寻更多的潜在性 ，欢迎小伙伴们一块儿展开探索以及进行交流 ～。
AI要取代UX/交互设计师，看起来不是那么简单容易的，就算AI能够给出方案，也还是少不了手动修改这一环节步骤。
对于设计师而言，设计效率以及品质是有其必要性存在的，下周一的时候，我将会借助直播的方式来分享这个话题，大家能够通过扫码的方式进行关注：
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