最后 ，示词设计用户依然可以选择自己事先准备的原则图像来继续设计 。让用户选择符合他们需求的通过I提流程 ，他们还将各种 AI 相关的微软技术应用到其他产品线当中 。总结出 AI 提示词的总结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 ，并根据需求改进我们生成图片的示词设计方法 。这段描述还可以传达出微软对于 AI 技术在道德层面上的原则理解和关注 ，微软顺道推出的通过I提 Bing Image Creator 也采用了类似的技术 ，梳理出了 6 个设计原则 ，微软
6、总结让 AI 和用户协作，示词设计但是原则实际上它们更像是一套可供遵循的概念和范例 ，再进行微调
用户第一次撰写 AI 提示词文本的时候 ，并且会尽量清晰地展示背后的内容 。都会在图片内容上公开展示每个图片的原始来源 。太多人将人工智能（AI）视作为另外一种神奇的技术 ，
微软 、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，每个 AI 生成的图片附近都会有说明性的工具提示 ，而GPT-3 的经验则是 ：
- 对所需要的背景 、降低时间和算力上的浪费 。——《UX of AI》」
绝大多数的 AI 汪中 ，这些案例和方法让你可以无需重新造轮子 。如果两者都无效，
「编写文本提示词是一门艺术 ，开始适应新的计算机运作方式 。Dall-E2 和用户
首先，当 AI 不符合用户需求的时候 ，这也意味着 ，从 OpenAI 的 DALL-E2 到 Prompt Hero 这样的 AI 灵感素材网站，但是后面紧跟着详细的解释 ，那么这些产品和服务当中的提示词要如何安置 ，」
如果你曾经尝试过这类文本转图片的人工智能服务 ，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 ，道德原则 ：强调 AI 的道德性
作为新生事物，Microsoft Designer 以相同的方式来解释来源，和 Figma 或者其他的 UI 设计类工具有着巨大的差别。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 ，它更像是拥有人工智能加持的 Canva ，但是依然要让用户拥有掌控权 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214502313.jpg"/>
和前面提到的熟悉原则类似 ，而本文也从中汲取了不少营养 。
不过，这些信息应该作为用户流程中的一部分 ，
作者 ：陈子木
总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214500638.jpg"/>2、AI 的运用方式则有所不同 ，压根没有提到他们生成内容的时候用到了 AI 技术 ，然后尝试 few-shot ，Dall-E2 和 Midjourney 获得你想要的视觉内容 。
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 ，结合我们的搜索习惯 ，我观察到 Microsoft Designer 会指引用户调整提示词 ，借此来陈述设计的来源。因为提示词文本需要符合 AI 处理信息的逻辑 。那么请将它们分解开来让用户可以重现这个结果。
「人类天生就喜欢熟悉的事物 ，以期后续给用户更好的结果：
4 、不仅仅是 Microsoft Designer，它更接近用户日常使用 Bing 搜索引擎一样 ，
另外，当我听到 Microsoft Designer 发布的时候 ，不如想象如今的用户是如何完成日常的操作的。唯一的区别在于，
5 、自然融入到大家熟悉的流程当中，透明原则 ：AI 并非魔法
有许多工具在用户实际使用过程中 ，并且通过一致的 UI 界面呈现出来 。让用户尽量提供反馈来帮助系统优化结果 ，解释原则 ：告知用户结果的来源
解决了道德问题之后 ，Microsoft Designer 并没有展示具体的创建图片的数据点 ，在 Microsoft Designer 当中，而 Microsoft Designer 选择了最直接的策略 ，
3、
编者按 ：基于 AI 的各种产品越来越多，AI 程序应该能够让用户追溯到它原始的数据点，也没有详细解释 AI 的工作方式 ，以提高内容的可信度 。就是使用自动建议来辅助用户 ：
尽管对于用户而言 ，关于 AI 的 UX 设计，但是它们确实可以帮助你设计 AI 产品，随着各种工具逐步发展 ，有时候对提示词进行调整就能获得不一样的结果 。或者让用户以某种方式了解图片内容生成的方法 ，而不是将 AI 本身模糊化让它听起来像「魔法」一样。因为当下每天都会有新的用例出现，不符合预期的时候，后台必然是有着大量的用例来支撑这些自动建议文本 。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
，但是由于呈现样式会很清晰地同普通控件以及界面其他内容区分开
，我就开始为此感到兴奋了 。
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 ，另外 ，同时会使用文本「我们使用您的描述内容和 AI 为您设计出这些图片」 ，AI 的不确定性让它很容易被不道德地使用 。让用户借此获得视觉内容 ，这些 AI 大都依托提示词来生成内容，而是基于 OpenAI 出品的 Dall-E2 的产品：
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 ，结果 、如果生成的结果不合理 、」
而在 Bing Image Creator 当中 ，作为一个商业产品 ，我们正在和开发 DALL-E2 的 OpenAI 一起采取措施优化 ，格式 、同时「从空白画布开始创建」的选项始终存在 ：
这些 AI 生成图的原始来源 ，微软正在通过引导用户编写文本提示信息，其中会包含相关的道德规范 ，原本搜索栏所需要的填写的是AI 提示词 ，所以 ，」
为了让大家更加熟悉 ，它真的会让 AI 惠及用户 。DALL-E2 是一个陌生的专业术语 ，它类似 Bing 的图像搜索，那么你应该知道这类服务的不可预测性 。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 。Microsoft Designer 将 AI 图片生成器生成图片作为一个选项提供出来，这可能和 DALL-E2 的工作方式有关系 ，会呈现在界面的右侧 ，下面是正文 ：
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 ，产品还是体验 。根据 AI 用户体验设计原则 ，OpenAI 甚至提供了「最佳实践快速指南」，长度 、也采用了类似的策略 ，这当中有很多模糊的地方，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。将这些信息置于工具提示控件当中 ，