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用戶體驗中的神經(jīng)設(shè)計:認(rèn)知科學(xué)如何幫助我們打造更佳的界面

杰睿 用戶研究

通過 AI 輔助創(chuàng)建的圖像

說實話,我們大多數(shù)人在設(shè)計屏幕時并不會考慮人腦。我們關(guān)注的是布局、間距和顏色。但事實是:設(shè)計并非發(fā)生在屏幕上——而是發(fā)生在用戶的大腦中。這就是神經(jīng)設(shè)計的用武之地。

神經(jīng)設(shè)計就是運用認(rèn)知心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)來構(gòu)建直觀、輕松甚至略帶愉悅的界面。我之前并沒有學(xué)過神經(jīng)科學(xué),但自從我開始了解大腦的運作方式后,我的設(shè)計方式就徹底改變了。

以下是我所學(xué)到的知識 — — 有真實的例子、用戶體驗法則和一些你可能想看看的書籍精華。

1. 大腦是懶惰的(好的方面)

我們的大腦天生就具有節(jié)能的本能。這意味著人們幾乎總是會選擇阻力最小的路徑。當(dāng)你的用戶界面過于復(fù)雜或選項過多時,大腦就會說:“不行。”

記住希克定律

提供的選擇越多,做出決定所需的時間就越長。

想想谷歌的主頁只是一個標(biāo)志和一個搜索欄。這并非偶然——它的設(shè)計是為了減少認(rèn)知負(fù)荷。

Google.com

您可以做什么:

  • 確定主要行動的優(yōu)先級
  • 保持表單簡短(就像 Typeform 那樣)
  • 刪除無用的元素

2.人們先看到,后思考

設(shè)計首先是情感驅(qū)動,其次是邏輯驅(qū)動。這意味著色彩、布局甚至動畫都能在第一秒就建立信任。

讓我們來看一個例子:Duolingo 的應(yīng)用程序使用友好的插圖、有趣的語氣,以及一些感覺像大腦“拍拍背”一樣的小獎勵。它降低了學(xué)習(xí)新語言的情感障礙。

圖片來源——匹茲堡雜志

以下是Susan Weinschenk 所著《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計》一書中的一條重要建議:

“我們不會做出合乎邏輯的決定。我們會做出情緒化的決定,然后用邏輯來證明其合理性。”

您可以做什么:

  • 使用溫暖、友好的設(shè)計語言
  • 讓入職培訓(xùn)感覺像是手把手指導(dǎo),而不是測驗
  • 添加微妙的動作,使操作感覺靈敏(就像Apple在 iOS 中使用彈跳或淡入淡出一樣)

3.熟悉的感覺很好

大腦喜歡模式。當(dāng)用戶看到自己熟悉的事物時,他們會感到安全,并且能夠掌控一切。

記住雅各布定律

用戶大部分時間都花在其他網(wǎng)站上。因此,他們期望你的產(chǎn)品也能以同樣的方式運作。

讓我們看一些例子:Instagram 的底部標(biāo)簽欄、亞馬遜的購物車圖標(biāo)Gmail 的撰寫按鈕——它們都遵循常見的視覺隱喻,以減少學(xué)習(xí)曲線。

您可以做什么:

  • 遵循原生平臺慣例
  • 使用常見的圖標(biāo)和術(shù)語(除非您是 Zara,否則不要將購物車稱為“我的包”)
  • 除非有充分理由,否則避免不必要的改造

4.記憶很短暫——真的非常短暫

認(rèn)知科學(xué)告訴我們,用戶的工作記憶中一次只能記住大約4個條目。因此,如果你的應(yīng)用依賴于用戶記憶指令,那么它注定會失敗。

“米勒定律”來了

一般人的短期記憶只能保留 7 件(正負(fù) 2 件)物品。

真實案例:你有沒有嘗試填寫表單,但錯誤信息只有在提交后才會顯示,而你卻忘了哪個字段出了什么問題?這簡直就是記憶噩夢。

您可以做什么:

  • 將任務(wù)分解成小的、可管理的步驟(例如Airbnb 的分步主機設(shè)置
  • 使用內(nèi)聯(lián)驗證
  • 保持標(biāo)簽靠近輸入(不要讓用戶滾動或猜測)

5.反饋=安全

大腦會不斷檢查:這有效嗎? 我能控制嗎?如果用戶界面沒有響應(yīng)輸入,用戶就會感到不確定——即使后臺一切正常。

用戶體驗法則:反饋循環(huán)原則

人們需要立即得到反饋來了解其行為的結(jié)果。

例如,Slack在消息發(fā)送時會顯示“正在發(fā)送…”的動畫和勾號。這能建立信任,尤其是在快速對話中。

您可以做什么:

  • 顯示加載狀態(tài)、成功消息或錯誤提示
  • 允許用戶撤消操作(如 Gmail 的“撤消發(fā)送”)
  • 動畫過渡到信號系統(tǒng)狀態(tài)

如果你想深入了解,可以參考以下書籍推薦

以下幾本書確實幫助我將神經(jīng)科學(xué)和用戶體驗聯(lián)系起來:

  • Susan Weinschenk 的《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計》 ——超級易讀,示例豐富
Susan Weinschenk 的《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計》
  • Susan Weinschenk 撰寫的《每個設(shè)計師都需要知道的關(guān)于人的 100 件事》 ——設(shè)計師的最愛
蘇珊·溫申克 (Susan Weinschenk) 的《每個設(shè)計師都需要了解的關(guān)于人的 100 件事》
  • 史蒂夫·克魯格的《別讓我思考》 ——雖然不是神經(jīng)科學(xué),但完全符合大腦的行為方式
史蒂夫·克魯格的《別讓我思考》
  • 唐納德·諾曼的《設(shè)計心理學(xué)》 ——以人為本的設(shè)計思維的經(jīng)典見解
唐納德·諾曼的《設(shè)計心理學(xué)》

好的用戶體驗不僅僅是讓事物看起來美觀。它在于理解人腦的運作方式,并圍繞此進行設(shè)計。神經(jīng)設(shè)計提醒我們,我們設(shè)計的不是屏幕,而是思維中的體驗。

當(dāng)我們做得好的時候,一切都會順利。

所以下次調(diào)整布局或重新設(shè)計流程時,問問自己:
現(xiàn)在什么對大腦來說最容易?
這個問題比任何花哨的工具都更能幫助我做出更好的決策。

……

 

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蘭亭妙微 軟件開發(fā)與電子病歷醫(yī)療界面設(shè)計服務(wù)

杰睿 隨筆的一些文章

 

 
 
蘭亭妙微作為專業(yè)的軟件開發(fā)公司,在行業(yè)深耕 16 年,由清華團隊全程主導(dǎo)技術(shù)與設(shè)計方向,積累了扎實的行業(yè)經(jīng)驗。在 QT 軟件開發(fā)領(lǐng)域,我們的技術(shù)團隊成員平均擁有 8 年以上相關(guān)工作經(jīng)歷,熟悉 QT 框架的各類功能模塊與開發(fā)技巧,能夠根據(jù)企業(yè)不同的業(yè)務(wù)場景,定制開發(fā)穩(wěn)定可靠的桌面應(yīng)用程序。從需求溝通階段的功能梳理,到技術(shù)方案設(shè)計時的架構(gòu)搭建,再到開發(fā)過程中的代碼編寫與測試優(yōu)化,每個環(huán)節(jié)都有嚴(yán)格的質(zhì)量把控標(biāo)準(zhǔn),確保交付的軟件在運行效率與穩(wěn)定性上符合客戶預(yù)期。
設(shè)計服務(wù)方面,我們兼具用戶體驗設(shè)計公司與界面設(shè)計公司的雙重優(yōu)勢。在高端網(wǎng)站設(shè)計業(yè)務(wù)中,團隊會先深入了解企業(yè)的品牌文化、核心業(yè)務(wù)與目標(biāo)用戶群體,結(jié)合市場流行趨勢與實用功能需求,打造既符合品牌調(diào)性又適配多終端的網(wǎng)站。從首頁的視覺呈現(xiàn)到內(nèi)頁的信息架構(gòu),從交互邏輯的順暢性到加載速度的優(yōu)化,都經(jīng)過細(xì)致打磨,助力企業(yè)通過線上平臺有效展示自身形象。在 B 端界面設(shè)計與 APP 界面設(shè)計中,始終以用戶體驗為核心考量,通過前期的用戶行為調(diào)研與業(yè)務(wù)流程分析,合理規(guī)劃界面的信息層級與操作路徑,讓復(fù)雜的功能模塊變得條理清晰,提升用戶的操作效率。
在醫(yī)療健康領(lǐng)域,我們尤其在電子病歷醫(yī)療數(shù)據(jù)分析界面設(shè)計上積累了豐富經(jīng)驗。設(shè)計過程中,團隊會與醫(yī)護人員、醫(yī)療信息管理人員進行多輪溝通,深入了解臨床工作流程、數(shù)據(jù)記錄規(guī)范與分析需求。針對電子病歷中大量的文字信息、檢查數(shù)據(jù)與診療記錄,采用分類標(biāo)簽、數(shù)據(jù)可視化圖表等設(shè)計方式,讓醫(yī)護人員能夠快速定位關(guān)鍵信息。同時,考慮到醫(yī)療工作的嚴(yán)謹(jǐn)性,在界面的操作反饋、數(shù)據(jù)校驗等細(xì)節(jié)上做了特殊處理,減少誤操作的可能性,讓醫(yī)療信息的錄入、查詢與分析過程更加高效便捷。
秉持 “敬事而信,德智兼修” 的企業(yè)理念,16 年來我們已服務(wù)過超 300 家來自金融、醫(yī)療、工業(yè)、教育等多個行業(yè)的客戶,完成 640 多個不同類型的項目,在設(shè)計與開發(fā)領(lǐng)域積累了良好的口碑。
 
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留白設(shè)計和UI設(shè)計準(zhǔn)則

濤濤 設(shè)計思維

本文主要介紹留白設(shè)計準(zhǔn)則(包括留白與裁剪可突出主體、留白與重心能凸顯重點功能、留白影響視覺流使閱讀有序、留白可對信息分組)和 UI 設(shè)計排版準(zhǔn)則(層級通過字號、顏色建立,重復(fù)增加頁面整體感,對齊引導(dǎo)視覺流,接近原則整合關(guān)聯(lián)元素),強調(diào)合理運用這些準(zhǔn)則可提升設(shè)計效果與用戶體驗。

UI 設(shè)計需懂用戶心理學(xué)

濤濤 交互設(shè)計及用戶體驗

UI 設(shè)計需懂用戶心理學(xué),感知受過去經(jīng)驗、當(dāng)前環(huán)境和未來目標(biāo)影響,因此設(shè)計要避免歧義、保持一致并理解用戶目標(biāo);格式塔心理學(xué)的接近性、相似性等原則可用于優(yōu)化界面層次和用戶體驗;同時要降低信息噪音讓用戶專注,考慮到人天生不愛閱讀的特性,需優(yōu)化信息設(shè)計,減少文字量、提升可讀性,這些都基于人類認(rèn)知和心理學(xué),能幫助設(shè)計師做出更符合用戶需求的設(shè)計。

用戶體驗一致性思考

濤濤

在團隊內(nèi)部,我們已確立了一套設(shè)計規(guī)范,在日常項目中使用設(shè)計規(guī)范輸出變的高效、統(tǒng)一。然而,在實際操作中,不可避免地會遇到一些特殊情況:某些客戶提出的個性化需求并不完全契合既定的設(shè)計規(guī)范,這些促使我們不得不在保持設(shè)計一致性的基礎(chǔ)上進行靈活調(diào)整。因此,深入反思并優(yōu)化一致性原則的應(yīng)用策略顯得尤為重要。我們需要探索如何在堅守設(shè)計規(guī)范核心精神的同時,靈活應(yīng)對多變的需求,確保設(shè)計既保持統(tǒng)一和諧,又能滿足特定場景下的獨特需求,從而實現(xiàn)用戶體驗與品牌價值的雙重提升。

我們來幫你捋清楚產(chǎn)品的設(shè)計思路

濤濤

全程參與產(chǎn)品從 0 到 1 的設(shè)計能鍛煉綜合能力,但實際工作中更多是迭代優(yōu)化,需主動熟悉業(yè)務(wù)背景以掌握設(shè)計主動權(quán)。
文章重點解析立項前探索期的設(shè)計思路,后續(xù)將介紹交付與迭代階段。

設(shè)計案例分享 | 人力資源模塊界面設(shè)計

杰睿

 

產(chǎn)品定位
遠東移動門戶APP-人力資源模塊包含收入證明、在職證明、假期管理、公租房、政策公示等,同時將互動信息在集團公告區(qū)互動展示,實現(xiàn)人員管理、交流協(xié)同化和一體化。使集團工作更便捷、高效,組織管理更透明化,合理化。
目標(biāo)用戶
遠東移動門戶APP面向和服務(wù)于公司全體領(lǐng)導(dǎo)和員工,是一個綜合性、協(xié)同性的辦公管理系統(tǒng)。本著操作便捷,辦事方便高效,溝通及時有效的原則,界面友好易用、簡潔美觀。
設(shè)計風(fēng)格
視覺方面,整體色調(diào)與公司logo及網(wǎng)站主色調(diào)紅色保持一致。交互上,考慮到使用便捷、省時,提取主要功能按鈕放在首頁上方;同時,常用的業(yè)務(wù)模塊集中展示,并做精細(xì)化處理。保證界面整體性和簡潔統(tǒng)一,并做到有主有次,層次清晰。在布局上,做了兩套方案供客戶選擇。第一套更大膽創(chuàng)新,第二套則相對中規(guī)中矩。

AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈

鶴鶴

這兩年生成式ai爆發(fā)性增長并且重塑數(shù)字創(chuàng)作的工具生態(tài)。從文本生成、圖像視頻生成以及模型訓(xùn)練,可以說無法離開ai,ai的介入讓創(chuàng)意生產(chǎn)變得前所未有的高效簡單,但同時也帶來了體驗上的困境,例如我們在使用自動化生成便利的同時,還能保持對創(chuàng)作過程的深層控制?比如在進行文生圖或者線稿轉(zhuǎn)3D的流程中,我們?nèi)绻刂颇硞€部分的設(shè)計表現(xiàn),需要利用多個方法才能完成,僅僅通過提示詞的修改并無法完成,這個矛盾在之前的SD等開源模型中非常明顯;
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算法模型的開放讓設(shè)計達到了無限的可能,但更多設(shè)計師卻被迫在控制權(quán)和易用性之間做出了妥協(xié),當(dāng)重復(fù)一個流程無法生成滿意的圖象時,大多情況都是基于一個“不滿意”的圖像進行優(yōu)化,我把這個理解為用戶心理上的妥協(xié);
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以節(jié)點式工作流工具ComfyUI為例,其通過可視化編程賦予用戶對Stable Diffusion生成流程的精細(xì)控制權(quán),允許自由組合模型、調(diào)節(jié)參數(shù)、插入預(yù)處理模塊,成為專業(yè)創(chuàng)作者的首選工具。然而,這種高度自由的設(shè)計也帶來了顯著的認(rèn)知負(fù)擔(dān):錯綜復(fù)雜的節(jié)點連線、晦澀的參數(shù)術(shù)語、缺乏引導(dǎo)的開放式畫布,讓0基礎(chǔ)設(shè)計望而止步;數(shù)據(jù)顯示,超過67%的新用戶在首次使用ComfyUI時因“界面混亂”而放棄進一步探索(來源:ComfyUI社區(qū)調(diào)研)。這一現(xiàn)象揭示了生成式AI工具設(shè)計的核心矛盾——系統(tǒng)的靈活性與用戶的心智模型之間如何實現(xiàn)平衡?
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一、核心問題與矛盾
1、設(shè)計師對“控制權(quán)”的需求本質(zhì)
安全感需求:
用戶希望理解生成過程(分布控制、seed數(shù)值、CFG),避免黑箱帶來的不可預(yù)測性;
注:大多數(shù)AI工具(如Midjourney)像一臺自動售貨機——輸入提示詞,隨機吐出一張圖片。用戶無法知曉AI為何生成一只三頭六臂的貓,只能反復(fù)“抽卡”直到滿意。
 
創(chuàng)造性需求:
通過精細(xì)化的控制實現(xiàn)獨特的風(fēng)格,例如分布提示,基于大模型訓(xùn)練出來的lora,不同lora模型融合后的混合模型,這些需要付出很大的學(xué)習(xí)成本和時間才能滿足,我個人理解ai給設(shè)計師通往目標(biāo)的過程中搭建了不同的道路,但設(shè)計師如果在沒有導(dǎo)航的情況下要達到這個目標(biāo),中間可能會輾轉(zhuǎn)反側(cè),也可能一條道路就能到達目的地;
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效率需求:
自動化設(shè)計(如MJ和國內(nèi)其他一鍵生圖的ai產(chǎn)品)可以降低設(shè)計的操作成本,但同時犧牲了可控性;
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2、comfyUI的設(shè)計矛盾
過度控制悖論:
ComfyUI試圖打破黑箱,將AI拆解成可調(diào)節(jié)的“齒輪組”(如調(diào)節(jié)“采樣器”改變畫質(zhì)、用“ControlNet”控制構(gòu)圖)。但當(dāng)用戶面對50多個參數(shù)和上百種節(jié)點時,反而因信息過載陷入“該調(diào)哪個參數(shù)?連錯節(jié)點會爆炸嗎?”的決策癱瘓。
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過高的配置要求:
comfyUI解決了MJ帶來的黑箱效應(yīng),但同時也帶來了物質(zhì)上的門檻,設(shè)計師需要配備更高的配置或者使用第三方租用云電腦等才能運行,否則前者就會造成漫長的等待,后者則需要花費大量的財力,對于設(shè)計師而言反而是造成了時間上的負(fù)荷;
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功能維度:
節(jié)點系統(tǒng)支持無限組合,但缺乏對用戶意圖的主動理解,如自動推薦節(jié)點;
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認(rèn)知維度:
參數(shù)暴露(如CFG Scale、Sampler)提供控制感,但引發(fā)“選擇過載”實際使用過程中,如果是普通玩家,無法短時間內(nèi)通過這些參數(shù)來控制結(jié)果,核心還是在于認(rèn)知門檻過高;
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交互維度:
自由連接節(jié)點導(dǎo)致邏輯混亂(如錯誤連線無及時提示),增加調(diào)試成本。
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我把ControlNet的“負(fù)面條件”打亂連接到“正面clip文本框”上,而采樣器的“負(fù)面條件”直接連接到“負(fù)面clip文本框”內(nèi),整個過程是不會出現(xiàn)任何報錯提示,但是當(dāng)運行調(diào)試的時候就會運行失敗,提示ControlNet缺少負(fù)面條件,ControlNet(應(yīng)用)缺少負(fù)面條件輸出等問題,眾所周知對于一些低配玩家,運行一次需要等很久,等到最后發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)出來一個“報錯”?。?!
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二、對比分析:comfyUI和midjourney
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當(dāng)設(shè)計師想生成“一只穿宇航服的柴犬”,Midjourney可能輸出卡通風(fēng)格或超現(xiàn)實照片,設(shè)計師只能通過追加提示詞(如“3D、黏土”)逼近目標(biāo),不停的抽卡;
(實在不想用mj了,下面的圖本地跑的,大概的意思一樣就是不停的抽卡抽卡)
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在ComfyUI中,設(shè)計師可以強制指定:用FLUX模型生成基礎(chǔ)圖像,然后加載相關(guān)LoRA模型,在添加個視覺風(fēng)格遷移的模型,添加宇航服,在添加個視覺風(fēng)格模型,連接OpenPose節(jié)點調(diào)整柴犬姿勢,最后用放大模型,放大畫質(zhì);但我就想說:我只是想畫只貓,為什么要弄這么復(fù)雜。。。
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關(guān)鍵結(jié)論:
ComfyUI的“高可控性”吸引專家設(shè)計師,但普通設(shè)計師或者0基礎(chǔ)設(shè)計師因認(rèn)知負(fù)荷大多放棄使用。Midjourney通過“限制控制權(quán)”降低門檻,但設(shè)計師可能因無法干預(yù)細(xì)節(jié)感到焦慮。
三、comfyui沖突點和機會點
為什么說這個呢,因為comfyui目前是趨勢ai,核心的生成邏輯包括實際應(yīng)用都已經(jīng)大于mj了,所以接下來的內(nèi)容也是圍繞comfyui拆解的;
1、參數(shù)暴露vs認(rèn)知負(fù)荷
問題:
ComfyUI將所有參數(shù)(如LoRA權(quán)重、VAE選擇、采樣器、各種模型加載器)暴露給用戶,導(dǎo)致界面信息過載。
例如:
設(shè)計師需要同時調(diào)整“提示詞權(quán)重”“采樣器類型”“ControlNet強度”時,易混淆參數(shù)優(yōu)先級,對于這個結(jié)果的影響,是采樣器類型問題呢還是ControlNet的數(shù)值不對呢,最后我猜大多人過程都是一個個試一遍,最后哪個效果好用哪個;
思考點:
動態(tài)參數(shù)分組,根據(jù)生成的目標(biāo)隱藏?zé)o關(guān)的參數(shù),比如當(dāng)輸入完成“提示詞”后,可以識別出輸入的提示詞類型,生成一個3d風(fēng)格海報,那么基于這個提示詞,就可以提前預(yù)判出跟3d風(fēng)格海報相關(guān)的參數(shù)都可以隱藏;參數(shù)依賴的可視化,通過邏輯線的方式標(biāo)記他們之間的關(guān)系,例如CFG與采樣步數(shù),通常來講CFG數(shù)值越高生成的圖越接近提示詞,但是圖像質(zhì)量會下降,采樣步數(shù)越高生成的圖質(zhì)量就越高,那么問題來了,當(dāng)設(shè)計師調(diào)整CFG數(shù)值時,是不是可以標(biāo)記或者提示設(shè)計師采樣步數(shù)的變化,以此來達到最優(yōu)解;
下方示例
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2、自由連接vs邏輯錯誤
問題:
節(jié)點可任意連接,但缺乏邏輯校驗?zāi)壳癱omfyUI中只是告訴設(shè)計師如果兩個節(jié)點本身沒有前后關(guān)系的情況下不可以連接(沒有節(jié)點對應(yīng)的收入口)另一種情況是兩個節(jié)點在一個工作流中都能起到作用,但是節(jié)點是多功能化的,連線的時候可以正常連接,最后運行的時候就會出現(xiàn)某某節(jié)點不匹配。
例如:
設(shè)計師錯誤連接ControlNet預(yù)處理器與VAE節(jié)點,導(dǎo)致生成失敗且無報錯提示。
思考點:
實時邏輯校驗,在設(shè)計師連線時提示沖突(如“該節(jié)點僅接受潛空間輸入”)。
工作流自檢模式,一鍵檢測缺失節(jié)點(如缺少“提示詞編碼器”時提醒用戶)。
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四、設(shè)計師心理與工具的“錯位戰(zhàn)爭”
生成式AI工具的設(shè)計矛盾,本質(zhì)上是人類認(rèn)知模式與技術(shù)邏輯的沖突。以ComfyUI為例,其設(shè)計暴露了以下深層問題:
1、“技術(shù)透明化”的認(rèn)知陷阱
ComfyUI將AI生成過程拆解為節(jié)點,試圖通過“透明化”提升用戶信任,但普通人并不需要(也無法理解)技術(shù)細(xì)節(jié);不知道你們有沒有,當(dāng)我第一次看到“VAE解碼器”“潛在空間降噪”等節(jié)點時,大腦會觸發(fā)“意義建構(gòu)焦慮”——“這些詞和我想要的圖片有什么關(guān)系?”
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
2、控制權(quán)的“虛假承諾”
ComfyUI看似賦予用戶完全控制權(quán),但多數(shù)參數(shù)的實際影響難以預(yù)測(如CFG值從7到8可能導(dǎo)致畫風(fēng)突變)這類似于讓設(shè)計師駕駛一輛方向盤與輪胎無機械連接的汽車,轉(zhuǎn)動方向盤時,輪胎可能隨機偏轉(zhuǎn)。設(shè)計師誤以為“控制節(jié)點=控制結(jié)果”,實則是“在黑暗中調(diào)整未知旋鈕”;
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
3. 技術(shù)極客與大眾的“認(rèn)知斷層”
開源社區(qū)的理想:“人人可 Hack”的民主化工具;現(xiàn)實問題是開發(fā)者設(shè)計節(jié)點時默認(rèn)用戶理解SD原理(如Latent Space、擴散模型、euler_ancestralcai、dpmpp_2m),但普通用戶只關(guān)心“如何讓圖片更逼真”;這種斷層導(dǎo)致ComfyUI的文檔充滿技術(shù)術(shù)語,而非用戶目標(biāo)導(dǎo)向的指南(如“修復(fù)模糊人臉”對應(yīng)哪些節(jié)點組合),這也是技術(shù)工具與用戶體驗的博弈;
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
五、對于comfyUI的暢想
1、適配不同能力的設(shè)計師
專家模式:保留完整的節(jié)點和參數(shù),讓這類設(shè)計師自由編輯;
精簡模式:隱藏底層參數(shù),僅僅提供目標(biāo)導(dǎo)向的選項;
自動化操作:根據(jù)提示詞推薦采樣器、cfg數(shù)值等組合,例如提示詞是自然語言,那就匹配關(guān)于flux模型的專屬采樣器;
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
2、智能節(jié)點推薦引擎
目標(biāo)推薦:輸入“生成賽博朋克城市”后,自動推薦“SDXL模型+ControlNet邊緣檢測+色調(diào)調(diào)整節(jié)點”;行為預(yù)測:分析歷史工作流,推薦高頻使用的節(jié)點組合(如“LoRA模型+分層提示詞”);
3、可解釋性反饋面板
參數(shù)與結(jié)果的實時性:實時顯示調(diào)整CFG值對圖像細(xì)節(jié)、對比度的量化影響。節(jié)點的貢獻度分析:生成后標(biāo)記關(guān)鍵節(jié)點(如“ControlNet貢獻度72%”),幫助用戶理解流程。
六、總結(jié):控制的幻覺與設(shè)計的謙卑
ComfyUI揭示了生成式AI時代的核心矛盾——技術(shù)的能力越強大,人類越需要承認(rèn)自身認(rèn)知的局限性。工具設(shè)計不應(yīng)追求“上帝模式”,而需尋找“剛剛好的控制權(quán)”給用戶“扳手”而非“零件庫”:提供高層級調(diào)節(jié)維度(如“畫面精細(xì)度”“風(fēng)格偏離度”),隱藏底層技術(shù)參數(shù),并不是每個設(shè)計師都是工程師的角色;大多設(shè)計師的角色只是維修工;擁抱“不完美的人性”:允許用戶保留“我不知道為什么要調(diào)這個,但調(diào)了就有用”的玄學(xué)操作,而非強迫所有人成為AI工程師。重新定義“控制”:從“絕對掌控流程”轉(zhuǎn)向“有效影響結(jié)果”,讓AI的不可預(yù)測性成為創(chuàng)意催化劑而非焦慮來源。


作者:愛吃貓的魚___
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關(guān)于設(shè)計組件庫,一些新思考

鶴鶴

關(guān)于設(shè)計組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
從網(wǎng)上搜索設(shè)計組件,我們能找到各種對外公開的設(shè)計組件庫,同樣還有不少或概括或詳細(xì)的文章,手把手教你“如何搭建一個好的設(shè)計組件庫”,但這些方法論很少探討面對C端組件頻繁增改、設(shè)計規(guī)范動態(tài)調(diào)整,如何高效賦能業(yè)務(wù)設(shè)計交付的相關(guān)內(nèi)容,但這恰恰是搜索業(yè)務(wù)面臨的關(guān)鍵問題。
 
搜索是一個“牽一發(fā)而動全身”的業(yè)務(wù),每一個微小的設(shè)計細(xì)節(jié)都有可能影響各個業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)指標(biāo),一個“好的設(shè)計組件庫”需要以一種潛移默化的方式讓設(shè)計師掌握設(shè)計規(guī)范,完成合規(guī)的設(shè)計,從這個角度而言它應(yīng)該比較
「好懂」
。
 
而作為服務(wù)于整個設(shè)計團隊的公用設(shè)計組件庫,面對每月數(shù)以萬計的調(diào)用次數(shù),它必須保障最基本的易用性,應(yīng)該非常
「好用」
 
同時,面對頻繁迭代,“好的設(shè)計組件”還需要保持最快的更新速度,為各個橫向團隊提供正確的樣式,從這個角度來說它還要
「好維護」
 
因此,
「好懂、好用、好維護」
是搜索設(shè)計語境下,對一個“好的設(shè)計組件”的定義。
 
關(guān)于設(shè)計組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
接下來,我們將從這三個「好」入手,分享搜索設(shè)計組件庫在升級過程中的一些思考,希望能和大家共同探討。
 
關(guān)于設(shè)計組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
 
關(guān)于設(shè)計組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
“萬丈高樓平地起”,我們先來說說如何從零開始構(gòu)建一個既符合設(shè)計規(guī)范又易于理解的設(shè)計組件。
 
首先,在搭建組件時,我們可以考慮采用
多層嵌套
的方式,即組件(Component)內(nèi)部嵌套變體(Instance)。這種方式不僅能省去組件搭建和修改過程中的重復(fù)操作,甚至還能在解綁組件時,通過選中內(nèi)部的子組件圖層進行解綁,大大簡化了搭建和使用雙方的操作流程。
 
在多層嵌套的思路下,我們可以進一步用
“底層靈活、上層收斂”
來指導(dǎo)組件的搭建。這意味著底層變體的形式足夠多樣,能夠支持大部分的狀態(tài)切換,而在上層組件搭建的過程中顯性地加強規(guī)范的指引(如規(guī)范中不允許使用的樣式不對外展示),以降低超出規(guī)范設(shè)計的可能。
 
具體的搭建流程可以大致分為三步:
場景收集和分析、搭建基本變體組、拓展高階變體組
 
我們將通過視頻組件搭建的生動案例,具體介紹如何依據(jù)“底層靈活、上層收斂”原則來搭建組件庫,使得組件本身既足夠靈活,又能起到足夠的約束作用。
 
關(guān)于設(shè)計組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
在著手搭建某類組件時,我們首先通過規(guī)范確認(rèn)和場景遍歷,廣泛收集各類變體。隨后,從我們能想到的所有維度出發(fā),對這些變體進行細(xì)致定義。這樣,我們就能得到一張詳盡描述組件變體性質(zhì)的表格。表格的第一列依次列出變體1、變體2、變體3等,而第一行則羅列出各種維度,如寬度、比例等。通過這種方法,我們可以將原本零散、雜亂的組件變體描述,系統(tǒng)地歸納整理成一張清晰明了的表格。
 
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表格通過不同維度來唯一確定一個變體,這些維度可大致分為兩個特性和一個共性。共性指的是所有變體在這一維度上均保持一致,常見特性則涵蓋了最常見的分類性質(zhì),如寬度、高度、數(shù)量和優(yōu)先級等,而業(yè)務(wù)特性則與具體業(yè)務(wù)緊密相關(guān)。
 
在搭建組件時,我們可以遵循
「共性-常見特性-業(yè)務(wù)特性」
順序,這樣的順序有助于降低理解成本,因為最符合心智的分類被置于外層,同時底層的組件又保持了足夠的靈活性,便于切換各種變量。對于業(yè)務(wù)特性,我們可以根據(jù)實際情況靈活處理,既可以將其作為基本組件的延展,也可以不將其納入組件范疇。
 
以視頻組件為例,我們從表格中獲取的信息如下:
 
  •  
    視頻尺寸及其組合是最符合用戶心智的變體選擇;
  •  
    播放狀態(tài)是所有變體的共有性質(zhì);
  •  
    自動播放情況與業(yè)務(wù)相關(guān),但不一定需要在組件庫中呈現(xiàn);
  •  
    高階組件僅涉及少部分尺寸的組件,應(yīng)在完成基本組件搭建后再進行。
 
據(jù)此,我們可以輕松梳理出視頻組件搭建流程的優(yōu)先級:
 
  1.  
    播放狀態(tài)作為共性,應(yīng)首先搭建;
  2.  
    基本組件尺寸和組合是最符合用戶心智的變體選擇,應(yīng)緊隨其后;
  3.  
    高階組件在完成基本組件搭建后再進行。
 
值得注意的是,“封面槽位”是“播放狀態(tài)”中的一個圖層。根據(jù)“底層靈活、上層收斂”的原則,我們將其插入到搭建播放狀態(tài)之前。因此,視頻組件的最終搭建流程為:
 
  1.  
    封面槽位;
  2.  
    播放狀態(tài);
  3.  
    基本組件尺寸和組合;
  4.  
    高階組件。
 
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完成對視頻組件搭建的分析,我們就可以有條不紊地開始搭建組件了。先搭建基本組件視頻組件,再用基本組件搭建高階組件。這一步驟雖然為大家所熟知,但仍需格外注意,如配置項的設(shè)置要力求合理,也可以融入設(shè)計規(guī)范和使用規(guī)范,同時還應(yīng)將一些搭建過程中的零散組件集中收納避免被調(diào)用。關(guān)于這些具體的注意事項,我們將在后續(xù)部分進行詳細(xì)闡述。
 
至此我們完成了組件搭建的基本流程,一個達到及格線的視頻組件就誕生了。據(jù)統(tǒng)計,優(yōu)化后每次調(diào)用視頻組件將節(jié)省至少10步的點擊操作!
 
 
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完成了一個基本組件的搭建后,我們可以轉(zhuǎn)換視角,從使用的角度來審視并檢查這個組件。
 
我們期望,從插入組件變體、切換組件配置,再到最后的解綁組件,整個流程都能縱享絲滑且穩(wěn)定可靠,確保業(yè)務(wù)設(shè)計師在使用過程中獲得最佳體驗。
 
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我們可以一步步來審視組件的使用過程。首先是插入組件,據(jù)觀察,通常有三種方式,①在左側(cè)的資產(chǎn)面板(Assets)中直接找到對應(yīng)組件并插入;②通過查閱設(shè)計規(guī)范,鎖定所需的變體后復(fù)制粘貼;③選中一個不需要的組件,通過右側(cè)的“切換變體”面板(Swap instance)切換成所需的變體。很明顯,在這個過程中依賴的是組件的精準(zhǔn)搜索和快速定位。
 
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為了提升搜索精度,我們可以從組件命名入手,采用中、英、數(shù)字結(jié)合的方式,實現(xiàn)模糊匹配;也可以在發(fā)布時隱藏不希望被調(diào)用的組件,以減少無用的搜索結(jié)果。如果組件是采用前文提到的“多層嵌套”方式搭建的,我們可以添加“Preferred”子組件,這樣在切換時會優(yōu)先展示這些子組件,這個功能在切換圖標(biāo)時尤為實用。
 
對于習(xí)慣邊查閱設(shè)計規(guī)范邊使用組件的設(shè)計師,我們增加了更多實際使用的正誤案例,這些案例直觀展示了組件變體的正確選擇和使用方式,進一步降低了規(guī)范的理解成本,有效輔助設(shè)計決策。同時,我們專門維護了一個固定區(qū)域,用于平鋪展示所有組件變體。為了確保能夠輕松點選,我們將變體放在最外層展示(即不在任何Frame、Group或Section中)。這樣能讓設(shè)計師一目了然地看到所有變體,從而快速選擇所需的組件。
 
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在組件配置階段,有三項注意點能讓組件更加易用,即“重視組件的可視化效果、設(shè)置高效易用的配置項、貼心地保存修改”。
 
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考慮到C端組件的多樣性和用戶的使用習(xí)慣,我們應(yīng)避免使用過于復(fù)雜的分組方式。相反,應(yīng)更注重組件的樣式展示,并盡量簡化組件的層級結(jié)構(gòu)。這樣,設(shè)計師在使用時能夠更直觀地看到組件的外觀,而無需深入復(fù)雜的層級去查找。
 
另外值得注意的是,F(xiàn)igma會默認(rèn)用組件集合中最左上角的組件生成預(yù)覽樣式,因此應(yīng)當(dāng)把視覺上最有代表性的變體放在左上角,這個效果在切換變體(Swap instance)時很重要,因為目前在該面板中沒法查看組件細(xì)節(jié),只能靠縮略圖和名稱來推測是哪個組件。
 
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其次對于配置項的設(shè)置也大有講究,業(yè)界有組件庫為了實現(xiàn)C2D2C,從源頭上將設(shè)計組件和前端組件的配置項打平,這是不錯的思路,但有可能會提升設(shè)計側(cè)的理解成本。針對搜索業(yè)務(wù)的特殊語境,我們還是選擇了從「規(guī)范理解」角度去設(shè)置組件的配置項,將所有允許自定義的配置盡可能外露,并清晰地說明修改限制,如字?jǐn)?shù)限定、選項個數(shù)等,這樣能夠在使用的過程中強化業(yè)務(wù)設(shè)計師對規(guī)范的掌握。
 
另一個常常被忽視的關(guān)鍵點是選項和配置的排序問題。為了提高瀏覽和選擇的效率,建議對選項和選項之間,以及外層的不同配置項,都按照一定的邏輯順序進行排序。
 
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最后一點,我們稱之為
“貼心地保存修改”
機制,這個針對的是文字修改的場景。
 
在實際操作中,使用一個組件可能需要對多個配置項進行修改。有時在修改完文字內(nèi)容后再去調(diào)整其他配置時,已修改的文字會被重置。這時文本屬性(text property)的設(shè)置就顯得尤為重要,它能夠記憶并保存修改過的文字內(nèi)容,從而免于重復(fù)輸入。
 
還有一些情況是,某個組件變體實際上并沒有與某個值相對應(yīng)的組件(盡管Figma機制允許選擇該值),用戶切換后就會發(fā)現(xiàn)組件完全變了,只能撤回。為了避免這類情況,建議使用另外的標(biāo)記來表明組件某個設(shè)置項是不可切換的。
 
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完成了組件的搭建和檢查,接下來讓我們聚焦于組件的日常維護。
 
這一環(huán)節(jié)可以從兩個維度展開,一是依托中臺的日常數(shù)據(jù)監(jiān)控進行維護,二是通過團隊內(nèi)部的緊密協(xié)同機制來保障。后者更多側(cè)重協(xié)作流程和機制上的建設(shè),在本文中我們不做更多展開,重點討論前者。
 
數(shù)據(jù)監(jiān)控的方式主要依托Figma中的組件數(shù)據(jù)看板(查看路徑:View libraries-Analytics),看板中展示了各個組件的調(diào)用數(shù)和解綁數(shù)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)不直接反映組件的優(yōu)劣,但如果我們觀測到某個組件解綁率偏高,我們會考慮直接把它
作為模板
而不是創(chuàng)建成組件。
 
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總結(jié)
 
以上是百度搜索設(shè)計團隊在設(shè)計組件庫升級過程中的心得分享,包括搜索業(yè)務(wù)對于“好的設(shè)計組件”的訴求,以及一些搭建和優(yōu)化組件的實用思路,核心是探討如何從組件庫建設(shè)的角度入手,成功助力團隊提升設(shè)計資產(chǎn)消費效率。
 
關(guān)于設(shè)計組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
 


作者:百度MEUX
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