惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

G
Google Developers Blog
F
Fortinet All Blogs
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
腾讯CDC
Vercel News
Vercel News
Recent Announcements
Recent Announcements
博客园 - Franky
小众软件
小众软件
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
The Cloudflare Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
I
InfoQ
博客园 - 聂微东
Jina AI
Jina AI
J
Java Code Geeks
V
V2EX
U
Unit 42
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
L
LangChain Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
量子位

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
AI时代下,设计行业的未来
WOWDesign · 2023-02-04 · via 人人都是产品经理

AI人工智能正在越来越多领域中被应用,那么除了AI绘画,在设计领域里,AI人工智能还能在哪些领域发挥功能?在本篇文章里,作者便发表了他的看法,对AI未来在设计领域可发挥的作用进行了总结,一起来看一看吧。

一、前言

近十年人工智能在语音识别、图文识别、视频识别等方面已经超越了人类,最近比较火的就是AI命题绘画,谷歌、OpenAI纷纷发布自己的AI绘画大师。目前AI绘画水平惊人,绘画效率和效果远超人类,除了绘画领域,畅想一下,AI还可以在其他哪些设计领域可以发挥作用?

二、未来AI在其他设计领域的运用

1. 3D建模

VR/AR发展最迅猛,人们对于沉浸式体验的需求已越发强烈,各类产品不断涌现,如PC端体验口碑较佳的HTC VIVE及移动端具有较大用户规模的小米VR眼镜等。

然而所有沉浸式360度的场景构建,都需要大量物体的高清3D模型,目前人工建模面临着耗时长、成本高、发展慢、产能低等诸多缺点。

而人工智能的发展或将打破这一瓶颈,通过机器学习与算法的优化,尤其是伴随Intel等行业巨头在这一方面的投入,商品建模可交由机器/设备自动完成。

当然,在第一阶段,人类还会参与到后期的优化过程中;区别于目前的手动建模,自动建模至少70%以上是由机器自动完成的。从长期发展来看,由实际需求促发的这一产业必然会越来越成熟。

自动建模将有效提高商品3D建模的速度,降低成本。但目前,前期的开发成本较高。另外,针对部分物体,如透明、反光等材质的物体,许多自动建模方案仍不适用,门槛较高。

2. 影视特效

影视产业逐步走向工业化、规模化和产业化。数字特效制作高人力成本、低生产效率的问题使得越来越多的特效工作者和特效技术开发团队开始重视人工智能技术的应用。

在不断研究与实践中发现,计算机图形图像技术的应用可对视听素材进行更高效率的剪辑、处理及合成。如工业光魔、Weta等世界顶级视觉特效公司及大型影视制作团队,都已开始使用机器学习算法等人工智能技术辅助制作一些高呈现难度的数字特效,增加了影视作品的视觉表达方式及效果。

但同时人工智能技术的应用也有相当大的局限性,例如特效算法模型参数需要大量实践调试、人工智能虚拟角色行为无法预测、镜头捕捉到的动作随机性强造成特效动作失真或僵硬等问题。但随着新兴视听技术、数据科学和新一代信息技术的不断发展及融合应用,数字特效产业将实现更快速的智能化发展。

3. 漫画创作

一般的漫画创作过程大致可分为三部份: 一是人物形象设计;二是故事编排,包含情节、对话等文学脚本的写作;三是角色、场景与分镜配置等漫画绘制。每位漫画家都有不同的绘画风格和叙事方式。

日本铠侠株式会社(Kioxia Corporation)的研究人员与手冢工作室的艺术团队合作,利用人工智能深度学习技术完成世界上第一部由人类与AI协作的漫画作品《PHAEDO》,高度还原了已故知名漫画家手冢治虫的漫画风格。

为了让人工智能学习手冢的画风与笔触,研究团队收集了十五万张手冢漫画手稿,利用图像识别技术将其分类标记,将角色面容等图像特征转换为数据,再利用多个NVIDIA V100 GPU和cuDNN加速的TensorFlow深度学习框架(由StyleGAN编写)进行训练和推理。

在角色生成的训练中,研究团队还使用了手冢治虫作品以外的多部不同漫画的人物脸孔和真实的人脸照片来进行训练,建立对抗性神经网络模型StyleGAN,让其充分学习不同风格、不同角度的漫画人脸画风。

再使用迁移学习来整合成千上万个数据点,从粗糙的轮廓描绘逐渐细化至眼睛、嘴唇等细节,让AI所绘制的人像与手冢原作更加相似。在脚本创作方面,研究团队将《森林大帝》《铁臂阿童木》和《怪医黑杰克》等上百个手冢治虫的漫画作品分解为多个段落,作为AI“学习”的对象。分析了这些故事后,AI便能自动生成多个故事。

4. 元宇宙+AI技术

人工智能将给元宇宙带来的最深远的好处也许在于世界建设领域。人工智能提供商将能够使用神经网络(人工智能背后的处理能力)、神经符号人工智能(具有高级学习能力的人工智能技术)和相关技术为每个用户生成定制场景。这可以通过让用户描述有关所需场景的一些细节,然后让 AI 生成所述场景的完整描述来实现。

然后,提供者可以使用另一个神经网络,该网络接受输入的口头描述,并使用虚拟现实技术将其变为现实。然后将这两个神经模型放在一起,我们得到一个系统,该系统从用户那里获取关于潜在场景的部分建议,并自动启动完整的 VR 体验,结合用户的建议并对其进行扩展。

随着更多场景的产生,这将随着时间的推移进行微调。一旦有足够大的用户社区利用这些功能来创建独特的内容,人工智能就可以用来对这一切进行数据挖掘——寻找共同的模式,然后使用这些来生成额外的材料并偏向其用户引导内容的风格创建。

然后可以从人类的大众思想中推断出现实和不现实的场景,并使用交互式讲故事界面进行指导,让每个用户选择他们想要体验的独特场景。人工智能最终将用于在元宇宙中创建身临其境的内容。

5. 产品设计

设计师前期策划构思好方案,手绘概念草图,AI根据草图生成各种风格的高保真页面,未来APP应用将由AI设计。

(来源:Uizard)

6. AI+脑机接口

未来通过AI结合脑机接口技术,获取人类大脑皮层运动神经元信号,来控制计算机与之进行思维交互,例如LOGO设计师通过脑机接口链接计算机,不再有鼠标键盘,不需要肢体动作,通过大脑思维操纵计算机来控制光标设计LOGO。

三、未来AI能够取代设计师吗

以上的设计领域AI将比设计师做的更好,但设计师具备AI没有的能力。

1. 想象力

想象力是创造出新事物的能力。它是多种能力的综合,一方面要求理解旧事物,另一方面能够想象新事物,AI可以对既有数据做分析和推导,但无法做到对不存在事物的想象。

2. 跨学科创新能力

设计师在设计一个音乐APP时,会将音乐领域的认知带入产品设计中,两者结合进行创造,具备跨专业的创新能力,AI在同一系统无法学会两个领域的事。

3. 审美能力

审美是设计师要具备的基础能力,审美是一件感性且个性化的事情,没有衡量标准,每个人心中都有一套美的标准,审美可以被语言文字描述和解释,但是AI感受不到美也做不到对美的评判。

除此之外,还有联想能力、发散思维和聚合思维、情感、人际沟通、同理心等等,这些都是AI不擅长的。

四、总结

随着科技发展的惊人速度,未来设计师在工作中,会越来越多的接触到AI,AI将成为我们重要的助手,设计师聚焦于设计创意的部分,其他技术部分可以有AI高效解决,实现科技和设计师创造力的完美结合。

作者:WOWdesign,研究设计价值最大化,涉及用户体验、品牌体验、空间体验。

本文由人人都是产品经理合作媒体 @WOWdesign 授权发布,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。