随着AIGC的发展，各类岗位都有所应用该技术。当我们去面试时，也或多或少会接触到相关的问题，本文总结设计师的一些AIGC面试题，希望对你有所帮助。
1）最近半年AIGC得突起，导致了很多公司在能力考查方面不单单和以往只考察设计师的设计与产品思维能力，通常会在这之上提问一些与时俱进aigc的相关技术掌握与理解情况的面试问题。
2）该系列分为上下两篇，上篇主要针对对AI的落地和与基础的理解进行提问与回答，下篇会针对从设计师的角度去看一些行业现状并如何做出优化进行提问回答，其中文章中的回答思路和范例不要在面试过程中生搬硬套，一定要要根据面试中的提问场景去进行回答和拓展延伸。
先简述自己对AIGC的理解+配合理解说一些业内用到的软件+对行业发展的期望。
简述对AIGC的理解：
最早关注到AIGC这个词的时候是在去年的十二月份（ps：让面试官感觉你对前科技随时关注）。AIGC泛指人工智能和计算机的图形计算两个相结合的领域，其中AI指人工智能，GC则指创作内容。
（ps：还不懂的话可以代入PGC和UGC，简单来说就是ai输出的内容叫做aigc）
配合理解说一些业内用到的软件：
像咱们熟知的ai生成内容的chatgpt，文转图像的midjourney、也有像UI的GalileoAI，即时AI和正在内测中的mastergo ai等。
（下方图片是整理了一下当前各赛道比较火的AIGC软件）
对行业发展的期望：
1）总之，AIGC是未来各行各业不可避免的一个趋势，未来在UI/UX设计中，AIGC的应用将会实现更多的自动化和智能化，从而提高设计效率和质量。
2）未来的产品交互上也会变得更自然带来更智能的交互体验。
列举在产品的各个阶段中带来的增效。
在产品的初期：
1) 确定设计将要解决的对象有哪些，并且根据这些对象的特性让GPT提出相对应的建议（例如现在这群用户还有哪一些痛点难以解决以此为出发点，为此发散idea）
2）假设ai为目标用户观察如何解决当前的需求验证假设（提示词可以为假如你是XXX，让GPT进行角色带入，测试可行性）
3 ) 可以从同类竞品的年度行业报告白皮书将可使用的数据进行分析。剖析为什么XX类人群或某个点成为痛点以此发散
4）设计上可以在前期的设计层面，推荐颜色和设计风格，也能希望在后面国产ai软件能带来设计图维护/自动组件功能生成等
产品中后期：
1）数据汇总，包括日常的用户访谈等，结合数据和实际情况给出一些分析方案议方案，供我们选择和改进
2）在设计上一些日常的a/b级的运营页面，我们可以使用Midjourney或SD快速的搭建出效果以供使用
（ps：这里share一个产品经理的小神器-PMAI）
先说一下落地的流程+在落地的这个过程里发现的问题+解决问题的方法
落地流程：
在接到相关需求后，我就先将需求进行拆分，然后绘制低保真，通过与上游的评估确认理解无误后，开始根据风格确定要生成的内容进行生成，产出合适的内容后，进行筛选融图，将页面大致主视觉区域绘制出来，最后部门内部评估，评估通过后为页面增加细节，切图后交与开发。
发现问题：
其中在产出内容这一步是最容易出现问题的，大部分是生成的内容质量与预期差太多（如细节杂乱，手指等常见的ai问题），产生问题的本质是很多小伙伴对ai以及后期修图运用的不是很熟练。
解决问题的方法是：
（1）后期修图法
将产出的的图片抠图处理之后，拖拽到ps里，残缺的部分修复画笔工具调整，整体色相/饱和度往主视觉去靠拢，其中的画面的光源，如果是主体物的话可以通过一些主色氛围光/云来遮挡瑕疵使其更融入画面。
（2）重构法
根据生成结果，可以放在C4D或sketch/figma与生成风格相对应的软件去进行重构，这样的好处是模型可以后期多角度复用以及做一些场景延伸。
（ps：具体的流程小伙伴们可以点开我的头像，看上一篇《AIGC实战案例！超完整的落地流程保姆级拆解！》，里面详细的对落地流程以及遇到的问题都进行的详细的讲解）
该行业以往的特点+有了AIGC技术后对该行业的影响+未来的发展
电商行业一直是AIGC技术应用落地的热门领域之一，主要原因是电商行业具有以下特点： 海量的用户数据、商品/订单数据等，用这些数据可通过AIGC技术进行横纵向分析，从而更好地了解用户，重新定义和优化用户的购物体验。
在这样的背景下，AIGC技术可以在以下几个方向发挥重要的作用：（这里可以挑几个纵向延伸一下）
1）图文撰写：如可以利用 ChatGPT 来进行输出产品的标题，文案，Midjourney产出相关运营图；
2）智能客服：基于接入公司根据自身产品训练的对话式ai的能让客服更加智能，专业，减少客服这一类换人频快的岗位，也大大节约了培训成本；
3）商品推荐：根据用户行为数据做出更精准高效的兴趣推荐。
4) 虚拟主播：如京东言犀虚拟主播，小冰公司的 GPT 克隆人计划等（相较于以往没有做过真人直播的商家来说，虚拟主播操作步骤简单，二到三个小时内就能搭建完成进行开播，节约了人力物力，甚至可以在短时间内尝试不同的风格来测试数据的转换）
随着AIGC技术的不断发展，相信在未来的几个月（GPT-5发布前后，4的api接口费用大降价时），会变成我们工作中的重要“合作伙伴”，这能为我们在工作中带来更高效的运营方式和更多创新性的发展思路。
（ps.这一类问题面试官大都是让求职者回答贴合自己公司产业为导向的去进行分析，从侧面也可以看出面试者对行业的见解程度）
先说能在哪一方面进行改善+对改善点举例延伸
在日常方面，可以通过数据分析和模型预测来帮助我们了解老年人的需求和行为习惯，通过数据的反馈，从而为他们提供更加贴心的设计服务。
这里可以举个现在存在的案例，并且说出未来可能会有的解决方案：
现如今存在的问题是，很多老年人眼睛花，不会打字，相信随着ai技术中的发展，已生成对话式UI为例，通过语音识别和自然语言处理技术减少老年人对交互上的理解，最大程度上通过智能化的交互设计来提高老年人的使用体验，为老年人提供更加便捷和智能的生活服务，帮助他们更好地融入数字化生活。
其次是在医疗的适老化方面：
首先，AI工具可以分析老年人的医疗数据和健康状况来提供更加精准的诊断和治疗方案。通过一些外带设备的支持实时上传数据，医疗机构可以更好地了解老年人的健康状况和疾病风险，并为他们提供更加个性化和精准的医疗服务，另外随着MR技术不断进步，配合AI，能更让老年人对报告解读的查看更加直观，提升使用体验。
（可以更多延展的举例，设计层上如交互设计在适老化的优化点，社会层面如老年教育，子女关怀等方面，这个后续会出一篇相关的文章进行延讨）
先说明一下AI创作是否有版权保护+如何避免侵权风险
版权的保护取决于与原作的风格相似度，很多小伙伴对版权的意识较为薄弱，加上现在很多公司训练模型也好，做自己素材库也是，很多都是拿一些收费成套的素材库来当底图进行训练，这样的产出内容，从风格和关键特征是有很多相似度是蛮高的，所以会构成许多的版权纠纷。
如何避免侵权：
对于如何避免版权侵权常用的做法有两种：
1）一个是尽量用可商用版权的素材来当底图，或者通过上述方式利用Midjourney批量产出类似图片后，训练一个 LORA集合（或者用公司原有素材积累进行训练）。
2）第二种就是常用的规避手段吧，原图经过Midjourney一创之后，然后在放入到Stable Diffusion里修改角色特征，然后在批量生成一批后挑选合适的图片，后期在用处理图片软件进行适当调整，确保与原作品有区分。
本篇最后：
本期内容就先到这里了，大家可以把面试过程中碰到的AIGC相关面试问题留言到评论区里大家一起讨论发散～
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