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AI
面对复杂办公场景,有“弹性”的 AIGC 体验该如何设计?

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办公场景下的AIGC正遭遇“快而无用”的尴尬——AI一键生成的内容多是粗糙初稿,用户纠错改逻辑的时间甚至超过从零创作。文章通过案例拆解,分享如何用分层设计(效率层、协作层、深度层)与弹性交互,在“自动化”与“人的主导权”之间找到平衡,让AIGC既能快速交付成果,又能支撑专业严谨的高阶表达,为复杂办公场景的AI体验设计提供可落地的思路。
AI
AIGC 设计新范式:Qwen-Image 如何终结图文融合的噩梦?

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作为一名产品设计师,你是否也曾陷入这样的循环:在 Figma 或 Sketch 中精心绘制了完美的界面,却只能用“Lorem Ipsum”或粗糙的文本框填充内容?你是否也曾为了一张营销 Banner,与市场同学在“Logo 再大一点”和“破坏美感”之间反复拉扯?当 AIGC 浪潮席卷而来,我们欣喜于 Midjourney 带来的视觉震撼,却又对其“文字乱码”、“拼写错误”的硬伤感到无奈,最终还是要在 Photoshop 中手动“修复”,效率不升反降。
检索增强生成(RAG)的版权新关注

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RAG通过整合预训练语言模型和外部知识库,显著提升了生成内容的准确性、时效性和专业性。然而,这一技术的广泛应用也引发了新的版权问题。本文将深入探讨RAG技术的版权挑战,分析其在数据检索收集、技术保护措施以及作品利用等环节中的法律风险,并探讨合理使用原则在RAG场景下的适用性。