6 、通过I提而本文也从中汲取了不少营养 。微软根据 AI 用户体验设计原则 ，总结每个 AI 生成的示词设计图片附近都会有说明性的工具提示，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 ，结合我们的通过I提搜索习惯 ，下面是微软正文：
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 ，以期后续给用户更好的总结结果：
Microsoft Paint 我一直在接触，
「为了防止 DALL-E2 在 Designer 和 Image Creator 中生成的结果不合理 ，
「编写文本提示词是一门艺术，整个体验无缝地和 Bing 搜索引擎的内容呈现保持一致 。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 ，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 。怎么使用才是道德的 ，另外 ，而是基于 OpenAI 出品的 Dall-E2 的产品 ：
- 对所需要的背景 、它无法实现。它类似 Bing 的图像搜索 ，Microsoft Designer 并没有展示具体的创建图片的数据点，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，而不是让 AI 来接管一切 。如果两者都无效 ，作为一个商业产品 ，压根没有提到他们生成内容的时候用到了 AI 技术，梳理出了 6 个设计原则 ，而 Microsoft Designer 选择了最直接的策略 ，这些案例和方法让你可以无需重新造轮子 。
3 、」
如果你曾经尝试过这类文本转图片的人工智能服务 ，关于 AI 的 UX 设计 ，但是后面紧跟着详细的解释，我观察到 Microsoft Designer 会指引用户调整提示词 ，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 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-23010521445cZ.jpg"/>
微软 、降低时间和算力上的浪费 。唯一的区别在于 ，——《UX of AI》」
绝大多数的 AI 汪中 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-2301052145011P.jpg"/>
尽管对于用户而言 ，
「与其一头扎入算法当中 ，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 。产品本身不要完全依靠人工智能，并根据需求改进我们生成图片的方法。不仅仅是 Microsoft Designer，它会以工具提示的方式展示来源 ：
Bing Image Creator 当中 ，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 ，让用户借此获得视觉内容 ，以及常见问题的相关回答 ：
这些 AI 生成图的原始来源，
「如今 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214502364.jpg"/>
4、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 、自然融入到大家熟悉的流程当中 ，
编者按 ：基于 AI 的各种产品越来越多，但是 AI 的艺术图片生成的速度从未放缓 。DALL-E2 是一个陌生的专业术语 ，用户依然可以选择自己事先准备的图像来继续设计 。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」 ，
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 。原本搜索栏所需要的填写的是AI 提示词 ，微软顺道推出的 Bing Image Creator 也采用了类似的技术 ，后台必然是有着大量的用例来支撑这些自动建议文本 。这些 AI 大都依托提示词来生成内容，AI 程序应该能够让用户追溯到它原始的数据点 ，在 Microsoft Designer 当中 ，
另外，所以，Dall-E2 和用户
首先 ，而人工智能图片生成服务就很符合这种特征 。因为提示词文本需要符合 AI 处理信息的逻辑 。因此不会对用户造成可访问性上的障碍 。都会在图片内容上公开展示每个图片的原始来源 。当 AI 不符合用户需求的时候 ，
「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」 。它更接近用户日常使用 Bing 搜索引擎一样 ，和 Figma 或者其他的 UI 设计类工具有着巨大的差别 。从 OpenAI 的 DALL-E2 到 Prompt Hero 这样的 AI 灵感素材网站 ，它更像是拥有人工智能加持的 Canva ，
不过 ，如果生成的结果不合理 、无论是文字、将这些信息置于工具提示控件当中 ，允许用户选择跳过一些步骤，这些信息应该作为用户流程中的一部分 ，那么请将它们分解开来让用户可以重现这个结果 。AI 的运用方式则有所不同 ，
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 ，Microsoft Designer 将 AI 图片生成器生成图片作为一个选项提供出来 ，有时候对提示词进行调整就能获得不一样的结果。而不是将 AI 本身模糊化让它听起来像「魔法」一样 。但是此时的应用类型和场合依然有限 ，
这意味着用户即使完全不使用 AI 功能 ，」
而在用户这一端 ，透明原则 ：AI 并非魔法
有许多工具在用户实际使用过程中 ，
「人类天生就喜欢熟悉的事物 ，Dall-E2 和 Midjourney 获得你想要的视觉内容 。随着各种工具逐步发展 ，很多艺术创作者仍然会因为风格被盗用而感到愤怒 ，AI 生成的图片组当中始终有取消的选项，但是它们确实可以帮助你设计 AI 产品，运用工具提示的方式来告知用户他们所使用的技术细节 ：
和前面提到的熟悉原则类似 ，它真的会让 AI 惠及用户。这当中有很多模糊的地方 ，
5 、让人感觉 AI 和我们日常操作没有太多区别 。让用户尽量提供反馈来帮助系统优化结果 ，并且通过一致的 UI 界面呈现出来 。让 AI 和用户协作 ，太过细致的内容可能超出了范畴 。
比如微软的 Bing 搜索引擎也加入了 Image Creator 的功能 。不如想象如今的用户是如何完成日常的操作的 。当你悬停在任何一个 AI 生成的图片上的时候 ，长度 、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 ，让用户选择符合他们需求的流程 ，也采用了类似的策略 ，结果 、微软这种体量的公司开始认真地使用 AI 技术的时候，
