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Adobe 聯(lián)合英偉達展示的人工智能繪圖AI工具 firefly 引爆了朋友圈

AIGC行業(yè)資訊3年前 (2023)發(fā)布 編輯員
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AI 大模型「重做所有產(chǎn)品」。

意義重大,這才是 AI 進入生產(chǎn)力階段了。

本周一,Adobe 聯(lián)合英偉達展示的人工智能繪圖工具 firefly 引爆了朋友圈。

Adobe 聯(lián)合英偉達展示的人工智能繪圖AI工具 firefly 引爆了朋友圈

Adobe 聯(lián)合英偉達展示的人工智能繪圖AI工具 firefly 引爆了朋友圈這是 firefly 的一次重大升級,雖然編輯視頻的能力還沒開放,這款工具已能實現(xiàn)文生圖、草圖成畫、一鍵修改畫面內容,還可以對自動生成的圖像進行修改、分層、輸出超高分辨率,初步達到了生產(chǎn)力標準。

Adobe 推出的產(chǎn)品是這家軟件巨頭面對 AI 畫圖沖擊給出的答案 自去年擴散模型系列震撼繪畫領域之后,人們都在期待人工智能技術可以搞定一些自己手頭的工作,而一些產(chǎn)品的 demo 已經(jīng)讓我們躍躍欲試。

在圖像之外,人工智能的自然語言處理方向更經(jīng)歷了一次前所未有的突破。去年 11 月底開始,OpenAI 推出的 ChatGPT 迅速出圈成為人們熱烈討論的話題。面對新形勢,國內外科技公司紛紛以前所未有的速度跟進??萍季揞^都在試圖構建自身版本的 ChatGPT,并希望通過更大規(guī)模的模型,實現(xiàn)真正的通用化智能(AGI)。

但上周在麻省理工學院(MIT) 的一次活動中,OpenAI 首席執(zhí)行官山姆·奧特曼(Sam Altman)卻發(fā)表了另一番言論。他警告稱,誕生 ChatGPT 的研究策略已經(jīng)結束,至于未來會在哪些方面出現(xiàn)進展尚不清楚。目前 OpenAI 現(xiàn)在還沒有訓練 GPT-5,短期內也不會訓練。

大模型時代就這么結束了?

除了向模型添加更多參數(shù)之外,還有很多其他方法可以使大語言模型(LLM)變得更好、更有用。另一方面,很多公司和機構正在探索大模型的應用,從技術實用化的角度看,我們的想象力或許還沒跟上 AI 革新的步伐。

ChatGPT 來了,世界會變成什么樣子?在 GPT-4 推出以后,OpenAI 也嚴肅地研究了一番,其提交的一篇論文指出:ChatGPT 可能影響 80% 工作崗位,薪資較高的工作會面臨更多來自 AI 大模型的潛在影響。

生產(chǎn)力變革的開始

換句話說,在 AI 技術突破以后,很多工作崗位有不少可以提升效率的空間,你發(fā)號施令,AI 負責做事,將會是全新的工作形態(tài),打工人的好日子來了?我們可以在一些事中看到變化的端倪。

首先是計算機領域本身,基于語言大模型 GPT-4 的 GitHub Copilot 搭建了一種以軟件程序代碼為中心的聊天模式,覆蓋開發(fā)生命周期的所有流程。通過整合聊天和語音功能,開發(fā)人員可以自然地與 AI 進行交流。除了自動寫代碼,Copilot 也被集成到拉取請求、命令行和文檔中,為有關項目的問題提供即時答案。

據(jù)統(tǒng)計,目前使用 GitHub Copilot 的工作中,AI 編寫了 46% 代碼,可以幫助開發(fā)人員將工作速度提高 55%。

Adobe 聯(lián)合英偉達展示的人工智能繪圖AI工具 firefly 引爆了朋友圈面向大部分辦公場景的 Office 系列也在經(jīng)歷 AI 化。3 月 17 日,微軟正式宣布了 Microsoft 365 Copilot,該技術覆蓋 Office 全家桶的所有組件。

Copilot 基于 GPT-4,可以在用戶的 Word 中調用其他軟件的資料,根據(jù) Word 內容直接做出 Excel 表格和 PPT,實現(xiàn)內容形式的轉換。除此以外,它還能根據(jù)用戶需求改變文風,實現(xiàn)個性化撰寫,自動生成 Excel 分析報表。

微軟 CEO 薩提亞·納德拉表示,Copilot 的出現(xiàn)是一個里程碑,意味著人類與電腦的交互方式邁入了新階段,從此人們的工作方式將發(fā)生改變,開啟新一輪的生產(chǎn)力大爆發(fā)。

隨著越來越多基于大模型技術的生產(chǎn)力工具逐步上線,我們可能正在進入一個全新的時代。人工智能的爆發(fā)被形容為第四次工業(yè)革命 前三次都大幅提高了生產(chǎn)力,但同時提供更先進的生產(chǎn)工具,但第四次工業(yè)革命卻有點不一樣,「成品」可以自動出現(xiàn),很多你想要做的事,只需要想,不再需要動手做了。

但正如代碼生成工具之于編程,在很多垂直領域里要想做到自動化,就要有特定優(yōu)化的 AI 工具,畢竟就像阿里 CEO 張勇所言,「所有產(chǎn)品都值得用 AI 大模型重做一遍」,還有哪些業(yè)務已經(jīng)被自動化了?最近,一個基于大語言模型 (LLM) 的自動化工具,為 UI 設計領域開了個好頭。

顛覆一個垂直行業(yè)

3 月 28 日,一款面向 UI 設計的生成式 AI 產(chǎn)品,能夠讓 AI 生成可編輯 UI 設計稿的「即時 AI」開放內測申請,迅速獲得了業(yè)內人群的關注,在 24 小時內就收到了上萬份申請。截至目前,已經(jīng)有超過 3 萬人參與內測,并有更多用戶在等待內測資格的發(fā)放。

根據(jù)國內權威的用戶體驗平臺 「UI 中國」發(fā)布的盤點報告,目前全球有三款產(chǎn)品可以實現(xiàn)「AI 生成可編輯 UI」的功能,分別是「即時 AI」、Galileo AI 以及 Uizard。其中國外的兩款產(chǎn)品仍停留在小范圍內測階段。目前,「即時 AI」是全球首款可以大規(guī)模讓用戶體驗到「AI 生成可編輯 UI 設計稿」功能的產(chǎn)品。

「即時 AI」基于在線協(xié)作設計平臺「即時設計」,利用大語言模型,讓人們在網(wǎng)頁端就可以通過自然語言描述,實現(xiàn)可編輯 UI 設計稿的快速生成。

使用「即時 AI」,只用簡單的一句話描述,AI 就可以自動幫你生成出一個 UI 界面樣板:

如果你詳細描述界面要求,像 AI 畫圖一樣寫好帶有限定語句的需求,AI 則可以按需完成任務:

作為實用化的生產(chǎn)力工具,即時 AI 擁有組件識別能力,不僅可以識別單一圖層,還能夠識別頁面上的大多數(shù)組件,例如按鈕、標題欄、底欄等。通過組件級別的識別能力,設計師可以通過該工具生成符合不同設計規(guī)范的設計稿。

AI 生成的設計稿包括矢量圖層和圖標,也自動整理好了層級結構,支持手動的二次編輯。

Adobe 聯(lián)合英偉達展示的人工智能繪圖AI工具 firefly 引爆了朋友圈現(xiàn)在,設計師只需要輸入文字指示,就能很快獲得初步符合需求且可編輯,圖層結構清晰的 UI 設計稿了。在常規(guī)的 UI 設計流程中,一個頁面平均需要花費設計師約 30 分鐘的時間,而使用「即時 AI」生成頁面的時間只是你寫提示詞prompt)加上等待大模型作出反應的 1 分鐘,且隨著版本更新生成時間還會被再度壓縮。AI 技術的引入,可以讓你有更多的機會去整理思路,探索不同設計。

當然,這套工具還沒有智能化到能取代設計師的程度,其生成的設計還需要經(jīng)過人們的不少修改才能使用,生成的范圍也有限制。很多人用下來的評價是:生成水平類比于產(chǎn)品經(jīng)理的高保真原型圖或初級設計師水平。如果你減少限定描述,讓 AI 做自由發(fā)揮,目前的它會是一個不錯的頭腦風暴工具。

設計師們表示,在 AI 生成式工具出現(xiàn)后,UI 設計的形態(tài)會發(fā)生轉變。首先在人們給出需求之后,設計者可以在短時間內向甲方提供多種設計方案以供選擇,并快速對進一步的需求進行反饋和調整。另一方面,若遇到相對簡單、以往出現(xiàn)過的需求,也可以在短時間內快速完成任務。

該工具在本周又進行了更新,增加了每次出圖的數(shù)量,由于申請內測的人數(shù)眾多,還追加了兩萬內測名額。

AI 應用落地,比想象要快

在 UI 設計這個垂直領域里,全球最熱門的工具當屬 Figma。去年 9 月,F(xiàn)igma 以 200 億美元高價被 Adobe 收購成為了業(yè)內的大新聞。

為了保住行業(yè)龍頭的位置,Adobe 開出了一個讓人無法拒絕的價格。

有趣的是,F(xiàn)igma 的愿景是「消除想象力和現(xiàn)實之間的差距」,現(xiàn)在這件事,一定程度上被 AI 技術實現(xiàn)了。

自 2020 年 9 月即時設計正式上線至今,其用戶規(guī)模已經(jīng)突破 230 萬。目前這家創(chuàng)業(yè)公司還在探索更多方面的生產(chǎn)力工具。「即時 AI」的推出也帶給了行業(yè)更多的想象空間。

參考主流 AIGC 工具的進化速度,或許在不久的將來,我們就將看到 即時 AI 生成接近高級設計師水準的 UI 頁面、直接生成多套系列 UI 設計稿、甚至直接產(chǎn)出可用的最終方案,最終擁有一套完整的設計系統(tǒng)。

必須要說明的是,現(xiàn)在基于大模型的 AI 還不能一步到位幫我們解決設計問題。但設計師們可以在 AI 的幫助下大幅節(jié)約時間,充分發(fā)揮想法和創(chuàng)意。

站在這樣的角度來思考,構建一套 AI 輔助工具,讓設計師通過自然語言文本的「prompt」或一小部分設計作為指導快速生成,再上手進行改進,或許就是未來的工作方式。

總之,以后「知道需求是什么」一定會比「知道如何去做」重要得多。

在未來,每家公司的很多工作流程會被 AI 自動化,從用戶研究、需求、原型、美化、前端到后端,大部分環(huán)節(jié)都有被 AI 簡化的可能性。

面對這樣的趨勢,你是否做好了準備?

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