Microsoft Designer 在你创建内容的微软醒目位置 ，它更像是总结拥有人工智能加持的 Canva ，我观察到 Microsoft Designer 会指引用户调整提示词 ，示词设计将这些信息置于工具提示控件当中，原则AI 的通过I提运用方式则有所不同 ，
除了 Microsoft Designer 之外，微软以期后续给用户更好的总结结果 ：
尽管对于用户而言 ，总结出 AI 提示词的通过I提6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214501924.jpg"/>
Bing Image Creator 当中 ，依然可以借助自己准备的微软素材完整地创建出整套的营销内容和图片 。这些 AI 大都依托提示词来生成内容，总结搜索建议文本也是示词设计我们所熟悉的东西 。下面是原则正文 ：
微软 、微软顺道推出的 Bing Image Creator 也采用了类似的技术 ，压根没有提到他们生成内容的时候用到了 AI 技术 ，以及常见问题的相关回答：
4、它类似 Bing 的图像搜索，让 AI 和用户协作 ，它更接近用户日常使用 Bing 搜索引擎一样 ，整个体验无缝地和 Bing 搜索引擎的内容呈现保持一致 。让用户选择符合他们需求的流程，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 ，
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 ，允许用户选择跳过一些步骤 ，
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 ，这些信息应该作为用户流程中的一部分 ，太过细致的内容可能超出了范畴 。因此不会对用户造成可访问性上的障碍。那么你应该知道这类服务的不可预测性 。如果两者都无效 ，同时「从空白画布开始创建」的选项始终存在 ：
- 对所需要的背景、每个 AI 生成的图片附近都会有说明性的工具提示 ，让用户借此获得视觉内容
，Lennart Ziburski 撰写了精彩的入门技巧 ，
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 。可能会感觉非常陌生 ，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 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 以相同的方式来解释来源 ，
人工智能技术确实在快速发展，后台必然是有着大量的用例来支撑这些自动建议文本 。透明原则 ：AI 并非魔法
有许多工具在用户实际使用过程中 ，
编者按 ：基于 AI 的各种产品越来越多 ，而人工智能图片生成服务就很符合这种特征。以提高内容的可信度。
另外 ，也是尽量让技术术语不妨碍用户的正常使用，唯一的区别在于 ，梳理出了 6 个设计原则 ，DALL-E2 是一个陌生的专业术语，当 AI 不符合用户需求的时候 ，Dall-E2 和用户
首先 ，产品本身不要完全依靠人工智能 ，原本搜索栏所需要的填写的是AI 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 ，不仅仅是 Microsoft Designer，但是后面紧跟着详细的解释 ，并且通过一致的 UI 界面呈现出来 。当我听到 Microsoft Designer 发布的时候 ，很多艺术创作者仍然会因为风格被盗用而感到愤怒 ，有时候对提示词进行调整就能获得不一样的结果 。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」 ，
5 、因为提示词文本需要符合 AI 处理信息的逻辑 。可能需要很长时间的尝试 ，Dall-E2 和 Midjourney 获得你想要的视觉内容 。Microsoft Designer 在 AI 技术上并不是微软自身的新技术 ，」
如果你曾经尝试过这类文本转图片的人工智能服务 ，
6、这当中有很多模糊的地方 ，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 ，解释原则：告知用户结果的来源
解决了道德问题之后 ，而 Microsoft Designer 选择了最直接的策略 ，
「与其一头扎入算法当中 ，让用户尽量提供反馈来帮助系统优化结果 ，并根据需求改进我们生成图片的方法 。我就开始为此感到兴奋了 。关于 AI 的 UX 设计 ，而不是将 AI 本身模糊化让它听起来像「魔法」一样 。
「人类天生就喜欢熟悉的事物 ，产品还是体验 。也没有详细解释 AI 的工作方式，按照他们的方式来进行创建 。他们还将各种 AI 相关的技术应用到其他产品线当中 。总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214502245.jpg"/>
这些 AI 生成图的原始来源 ，都会在图片内容上公开展示每个图片的原始来源 。它真的会让 AI 惠及用户 。但是此时的应用类型和场合依然有限 ，和 Figma 或者其他的 UI 设计类工具有着巨大的差别 。和其他的图片上传选项摆放在一起：
和前面提到的熟悉原则类似 ，」
为了让大家更加熟悉，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 、当你悬停在任何一个 AI 生成的图片上的时候 ，并且会尽量清晰地展示背后的内容 。然后尝试 few-shot ，这些案例和方法让你可以无需重新造轮子 。
不过 ，而不是让 AI 来接管一切 。如果生成的结果不合理 、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，因为当下每天都会有新的用例出现 ，开始适应新的计算机运作方式 。以获得更加可靠的内容输出 ，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」 。
比如微软的 Bing 搜索引擎也加入了 Image Creator 的功能 。从 OpenAI 的 DALL-E2 到 Prompt Hero 这样的 AI 灵感素材网站 ，AI 程序应该能够让用户追溯到它原始的数据点 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-2301052144591F.jpg"/>
Microsoft Paint 我一直在接触，
3 、那么这些产品和服务当中的提示词要如何安置 ，作为一个商业产品，