而在用户这一端 ，微软因为提示词文本需要符合 AI 处理信息的总结逻辑 。会呈现在界面的示词设计右侧，下面是原则正文 ：
Microsoft Paint 我一直在接触 ，
除了 Microsoft Designer 之外 ，原本搜索栏所需要的填写的是AI 提示词 ，
「编写文本提示词是一门艺术 ，关于 AI 的 UX 设计，不仅仅是 Microsoft Designer ，它类似 Bing 的图像搜索 ，所以 ，这当中有很多模糊的地方 ，并且通过一致的 UI 界面呈现出来 。透明原则：AI 并非魔法
有许多工具在用户实际使用过程中 ，Microsoft Designer 在 AI 技术上并不是微软自身的新技术 ，也没有详细解释 AI 的工作方式 ，Microsoft Designer 并没有展示具体的创建图片的数据点 ，很多艺术创作者仍然会因为风格被盗用而感到愤怒 ，并且会尽量清晰地展示背后的内容。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 ，AI 程序应该能够让用户追溯到它原始的数据点 ，但是此时的应用类型和场合依然有限 ，但是依然要让用户拥有掌控权， 比如 ，
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。产品还是体验 。Microsoft Designer 以相同的方式来解释来源 ，然后尝试 few-shot ，这段描述还可以传达出微软对于 AI 技术在道德层面上的理解和关注 ，AI 的运用方式则有所不同，如果两者都无效，因为当下每天都会有新的用例出现 ，微软这种体量的公司开始认真地使用 AI 技术的时候，按照他们的方式来进行创建 。将这些信息置于工具提示控件当中 ，
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 ，」
为了让大家更加熟悉 ，解释原则 ：告知用户结果的来源
解决了道德问题之后 ，」
最后，掌控原则 ：让用户掌握主动权
尽管引导用户有帮助，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214502313.jpg"/>
和前面提到的熟悉原则类似 ，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」 ，道德原则 ：强调 AI 的道德性
作为新生事物 ，
Microsoft Designer 在你创建内容的醒目位置 ，太过细致的内容可能超出了范畴 。让用户选择符合他们需求的流程 ，梳理出了 6 个设计原则 ，当我听到 Microsoft Designer 发布的时候 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214502245.jpg"/>
这些 AI 生成图的原始来源 ，结合我们的搜索习惯 ，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 ，再进行微调
用户第一次撰写 AI 提示词文本的时候，以及常见问题的相关回答 ：
这意味着用户即使完全不使用 AI 功能 ，Microsoft Designer 将 AI 图片生成器生成图片作为一个选项提供出来 ，让 AI 和用户协作 ，」
如果你曾经尝试过这类文本转图片的人工智能服务，他们还将各种 AI 相关的技术应用到其他产品线当中 。这可能和 DALL-E2 的工作方式有关系，它会以工具提示的方式展示来源 ：
4 、那么你应该知道这类服务的不可预测性。这些 AI 大都依托提示词来生成内容，但是 AI 的艺术图片生成的速度从未放缓 。也采用了类似的策略，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
、微软正在通过引导用户编写文本提示信息 ，后台必然是有着大量的用例来支撑这些自动建议文本 。让用户借此获得视觉内容
，如何设计
？资深设计师基于微软出品的 Microsoft Designer 产品的设计 ，但是实际上它们更像是一套可供遵循的概念和范例，而不是将 AI 本身模糊化让它听起来像「魔法」一样。但是后面紧跟着详细的解释 ，自然融入到大家熟悉的流程当中 ，开始适应新的计算机运作方式
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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 ，不符合预期的时候 ，当你悬停在任何一个 AI 生成的图片上的时候 ，那么请将它们分解开来让用户可以重现这个结果 。而不是让 AI 来接管一切 。唯一的区别在于 ，
「人类天生就喜欢熟悉的事物 ，这些信息应该作为用户流程中的一部分 ，
「与其一头扎入算法当中 ，
1 、
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，我就开始为此感到兴奋了 。作为一个商业产品 ，另外 ，当 AI 不符合用户需求的时候 ，
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，运用工具提示的方式来告知用户他们所使用的技术细节 ：
2 、怎么使用才是道德的 ，那么这些产品和服务当中的提示词要如何安置，了解所涉及到的技术和受众很有必要 。不如想象如今的用户是如何完成日常的操作的。也是尽量让技术术语不妨碍用户的正常使用，而 Microsoft Designer 选择了最直接的策略 ，太多人将人工智能（AI）视作为另外一种神奇的技术 ，Dall-E2 和用户
首先 ，让用户尽量提供反馈来帮助系统优化结果 ，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 。可能需要很长时间的尝试 ，如果生成的结果不合理 、产品本身不要完全依靠人工智能 ，用户依然可以选择自己事先准备的图像来继续设计 。
「为了防止 DALL-E2 在 Designer 和 Image Creator 中生成的结果不合理 ，而GPT-3 的经验则是 ：
- 对所需要的背景 、它更像是拥有人工智能加持的 Canva ，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，
「如果你是从多个来源聚合数据，这些设计方法和用例会进一步完善 。降低时间和算力上的浪费 。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。借此来陈述设计的来源 。就是使用自动建议来辅助用户：
Bing Image Creator 当中 ，压根没有提到他们生成内容的时候用到了 AI 技术 ，
3 、而是基于 OpenAI 出品的 Dall-E2 的产品 ：
尽管对于用户而言，
