AI的日常使用频率越来越高了,所以也会不自觉整理了很多AI工具,仿佛我自己才是被规训的那个ai agent,怎样去准确的使用关键词,调整权重参数,输入相应的情景语境,假如提问的是我们的ai agent,回答的是我们,那是不是说明我们的主观意识也是可以被拆解和选择输出的?那我就是把自己当作一个ai agent在训练和使用啊!
在生成式人工智能出现之前,设计领域的自动化主要还是依赖于简单的设计工具,例如:Photoshop、illustrator等,早期的Ai处理工具像“Adobe firefly”这种类型的辅助插件这些工具能让设计师加快重复性的工作速度,但创意过程还是需要自己去完成。
在所有工具被我们的工作动作变成熟能生巧的日常前,我们都有一个需要攻克它的过程,ai agent也不例外。如今,人工智能不仅能完成任务的自动化操作,还能生成全新的创意。基于庞大数据训练的ai模型能够创作logo,插画,甚至独立完成整个品牌视觉的设计,只需配合些许人工干预。
大量的生成式人工智能出现之前,设计师的工作流还是从共建同理心—定义命题—创意输出—原型建立—测试,这样的一个模型建立设计策略,对应右边的设计产品阶段。往往我们需要花费一定足够的时间在前两部的实施上,因为前两步越具体,我们的目标就越具像化,结果越具体。而目前:
基于需要花费大量时间的前两个步骤已经可以实现ai agent的完全干预,这大大缩减了我们在前两个步骤决策的过程时间。So,以往的横向工作流变成了纵向和合并的状态:
就好像你的老板刚刚给你开完会说:“我下午可以看到方案吗....?”显而易见的也缩短了企业的一个工作流的时间,而在这个过程中,原本在公司只做资料整合师,市场渠道专员这类职位人员一并被品牌策划包揽,反过来想,品牌策划可以在这些职位内容上流动轮岗,所以职位变得不再固定了。
决策过程被缩短了或者说我们只剩下决策的过程了,有了Ai angent给我们提供选择,是不是意味着我们相对的被变成了一定程度上的“管理者”,在商业运行体系内,加大了各方快速拿到预估结果的过程。
“公司未来需要的不是更少的员工，而是更少的固定岗位“。
传统的设计工作,平面很少参与或者可选择参与三维设计,但是市场对职位的要求总是多边形的,所以早期我们有过C4D、Blender等这些三维软件席卷行业,不学仿佛落后一般。
但现在通过Ai agent,也能达到目的甚至比自己建模更好的效果,平面参与三维的可实施性变高,好像也不用头疼的磕三维软件。
简单的logo符号就可生成多风格三维符号模型,做一些品牌logo三维海报的时候非常直观快速。
通过画质修复网站可以后期修复画质甚至扩大图像细节,Krea的扩大图像细节度我觉得是能达到商用的程度了。
MAGNIFIC 的修复能力更强,简直是对一些摄影后期太友好,扩大细节度超乎想象,我们在上传发布作品的时候,有一些质量受损的可以用这个试试,质感马上UP。
主体替换背景类的使用,日常使用还是很方便,省去了去Photoshop里处理整体光感和阴影等细节过程。
使用我们的Ai agent都需要一个context(特定的情景语境),目前大部分的生成式代理都需要输入情景语境,这好像其实也在反向的规训我们的语言,怎样能更适应Ai agent的理解让它更准确的输出自己想要的结果。而经过训练的模型,好像也有了个性,我们要做的是选择激发它的哪种个性,而这个个性就要通过context去激发它。
速溶经济时代下催生的速溶产物,正是这种经济和环境条件受限的时候所需要,不够真实和营养但能解决一部分的问题。像时刻受市场变化规训的每一个我们,环境经济受限的情况下选择“速溶版”也不能不说它是最佳选择。
