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作为设计师,该怎么用Stable Diffusion做设计解题?

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本篇会以AI图像生成工具Stable Diffusion展开讲讲,如何用更系统化的思维来做设计解题,会分享一些面向AIGC绘图工作流的一些开阔性思路与方法分享,核心观点即“商业需求是题面,AIGC是计算工具,解题思路还得是设计师!”,总之面对AIGC设计不要焦虑也不用回避,本篇笔者期望能够和大家一起探讨AIGC绘图如何为我所用,如何融入设计流程,如何降本增效。 并且会聊聊Stable Diffusion究竟具备了哪些可控能力,以及进行商业设计落地的思路与解题技巧,一切皆是希望能够帮助大家更好的认识AIGC绘图工具,并帮助优化自己的设计流程。
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“偏科”的国产大模型:长于文本、弱于数理、作画凑合

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上周国产大模型集体爆发,百度文心一言上线,各个大公司的模型也在整装待发。自今年2月ChatGPT掀起“生成式AI”热后,国产大模型齐齐备战,7个月后的今天,到了验收成果的时候。作者体验了上述6家已经开放测试的大模型,从文本创作、数理计算、作画、信息检索等角度与其做了对话,发现这些大模型已经能解决相当一部分问题,尤其在文本创作方面颇有些亮点。短短半年的沉淀而言,总体值得给一个肯定。
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盘点一下那些虚实结合的文本输入方式

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前面两篇文章讨论了 visionOS 键盘和虚拟键盘交互中触觉缺失的问题,最近 Meta 放出了将任意物理平面变成虚拟键盘输入界面的方法,通过将虚拟键盘“投射”到物理桌面上,解决了触觉反馈的问题,当用户在虚拟键盘键入文本时,头显可以辅以相应的视觉或听觉提示,进而增加用户按键信心。不仅如此,系统可以继续利用基于人工智能的输入法自动纠错和自动判断等功能,进一步提升输入效率和精度,可以达到每分钟100单词的成绩,准确率高达 98.9%。 本文就来盘点一下那些虚实结合场景下文本输入的(奇奇怪怪的)方案。
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一文读懂新「场景」营销:以情感共识构建观念共识,在数智场景融入情绪价值

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前文中《后新消费时代:卷出来的情绪赛道,玩疯了的对话价值(上)》品牌猿聊了聊对话时代的到来,并拆解了《有意义的探索式「对话」》和《志趣相投的陪伴式「对话」》,今天说说第三个玩法:用场景构建共识的「对话」。 本文亦独立成章,通过全新的「场景」的共建,「惊喜」情绪的注入,重塑后新消费的游戏规则和对话时代的新入口。