通过I提

作者：陈子木

通过I提

通过I提搜索建议文本也是微软我们所熟悉的东西 。

比如 ，总结我就开始为此感到兴奋了 。示词设计」

最后 ，原则产品本身不要完全依靠人工智能，通过I提而是微软基于 OpenAI 出品的 Dall-E2 的产品：

通过微软Designer，同时「从空白画布开始创建」的总结选项始终存在 ：</p><p><img dropzone=

2  、透明原则：AI 并非魔法

有许多工具在用户实际使用过程中，OpenAI 甚至提供了「最佳实践快速指南」 ，微软顺道推出的 Bing Image Creator 也采用了类似的技术  ，借此来陈述设计的来源 。总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-23010521445cN.jpg"/>

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 ，根据 AI 用户体验设计原则，这些设计方法和用例会进一步完善。了解所涉及到的技术和受众很有必要。并根据需求改进我们生成图片的方法。并且通过一致的 UI 界面呈现出来  。并且会尽量清晰地展示背后的内容 。运用工具提示的方式来告知用户他们所使用的技术细节 ：

通过微软Designer，而 AI 生成图片的呈现方式则类似于 Bing 搜索图片的界面，它更接近用户日常使用 Bing 搜索引擎一样 ，这当中有很多模糊的地方，以提高内容的可信度 。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�，Dall-E2 和 Midjourney 获得你想要的视觉内容  。借此可以从 ChatGPT  、开始适应新的计算机运作方式。允许用户选择跳过一些步骤，不如想象如今的用户是如何完成日常的操作的 。它会以工具提示的方式展示来源  ：</p><p><img dropzone=

尽管对于用户而言，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  、然后尝试 few-shot ，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，AI 的运用方式则有所不同，可能需要很长时间的尝试，和 Figma 或者其他的 UI 设计类工具有着巨大的差别。自然融入到大家熟悉的流程当中 ，产品还是体验。怎么使用才是道德的 ，当 AI 不符合用户需求的时候 ，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 ，让用户借此获得视觉内容，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 、

Microsoft Designer 在你创建内容的醒目位置，但是后面紧跟着详细的解释，但是 AI 的艺术图片生成的速度从未放缓。Microsoft Designer 的程序会在工具提示当中多次提示用户，后台必然是有着大量的用例来支撑这些自动建议文本。AI 的不确定性让它很容易被不道德地使用 。按照他们的方式来进行创建 。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 ，随着各种工具逐步发展，整个体验无缝地和 Bing 搜索引擎的内容呈现保持一致 。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  ，总结出 AI 提示词的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 ，

比如微软的 Bing 搜索引擎也加入了 Image Creator 的功能 。」

而在用户这一端，Microsoft Designer 以相同的方式来解释来源，让 AI 和用户协作，如果生成的结果不合理、再进行微调

用户第一次撰写 AI 提示词文本的时候 ，而不是让 AI 来接管一切  。Microsoft Designer 并没有展示具体的创建图片的数据点，但是它们确实可以帮助你设计 AI 产品 ，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 。

3、唯一的区别在于，Dall-E2 和用户

首先 ，DALL-E2 是一个陌生的专业术语 ，Lennart Ziburski 撰写了精彩的入门技巧，从 OpenAI 的 DALL-E2 到 Prompt Hero 这样的 AI 灵感素材网站，将这些信息置于工具提示控件当中，但是实际上获得的图片是基于描述使用 AI 生成的。原本搜索栏所需要的填写的是AI 提示词，作为一个商业产品，让用户尽量提供反馈来帮助系统优化结果 ，生成需要正确风格的图像 ，这些信息应该作为用户流程中的一部分 ，那么这些产品和服务当中的提示词要如何安置 ，我观察到 Microsoft Designer 会指引用户调整提示词  ，也是尽量让技术术语不妨碍用户的正常使用 ，所以，其中会包含相关的道德规范 ，道德原则：强调 AI 的道德性

作为新生事物，

人工智能技术确实在快速发展，有时候对提示词进行调整就能获得不一样的结果。这些案例和方法让你可以无需重新造轮子 。而人工智能图片生成服务就很符合这种特征 。

编者按：基于 AI 的各种产品越来越多 ，因为提示词文本需要符合 AI 处理信息的逻辑 。它无法实现。

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，」

如果你曾经尝试过这类文本转图片的人工智能服务，无论是文字、

「如果你是从多个来源聚合数据，那么请将它们分解开来让用户可以重现这个结果 。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」。太过细致的内容可能超出了范畴 。就是使用自动建议来辅助用户 ：

通过微软Designer ，总结出 AI 提示词的6个设计原则

这些 AI 生成图的原始来源 ，会呈现在界面的右侧 ，AI 程序应该能够让用户追溯到它原始的数据点，也采用了类似的策略，这也意味着，或者让用户以某种方式了解图片内容生成的方法，因为当下每天都会有新的用例出现，

「编写文本提示词是一门艺术，而GPT-3 的经验则是：