AI 画原型图和交互涉及以下方面：
AppAgent 是一种让 AI 模仿人类在手机上操作 APP 的技术，对于涉及原型和 UE 的工作，基于模仿数据的反推可使设计出的产品原型和 UE 交互更优。它是一种 AI 学习模型，由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发。主要功能特点包括多模态代理，能够处理和理解多种类型的信息；直观交互，能通过模仿人类直观动作与智能手机交互。
[heading2]智能章节[01:19:55](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnly47oa1363rpf7lsqf2v?t=4795000)AI作图中趣味性、美感创作及提示词运用讲解本章节主要讲述如何创作有趣味性和美感的作品。趣味性需有反差、反逻辑、超现实元素，美感要求美术基础不出错且形式与内容结合。强调纹身图需人机交互，对图二次、多次调整。以魔法少女为例说明发散联想写提示词的方法，还展示了提示词详略不同的生图效果，并将进行实操。[01:32:23](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnly47oa1363rpf7lsqf2v?t=5543000)赛题实操：用训练好的Lora做图及相关说明本章节中，moon先用自己未发布的Lora示范实操赛题做图。以中式或日式风格的女孩为例，详细讲解描述主体特征的方法，包括服装、发型、妆容等，还提及描述元素、环境的要点。此外，介绍了深图尺寸更新，讲解画面风格控制词，以及写风格与Lora可能存在的冲突情况。[01:52:27](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnly47oa1363rpf7lsqf2v?t=6747000)Lora权重及提示词试用：人像、动植物、建筑生图演示本章节主要围绕Lora和底膜权重进行测试。先探讨人像特写时背景设定，接着尝试写动植物提示词，如蛇、孔雀等，分析生成画面与预期差异。还提及提交图需涵盖的内容，包括展示室内外画风，并展示之前测试Lora的图片，讲解做图思路及提交6张图的相关要点。
[heading2]总结AI作图的创作方法与实操演示趣味性与美感概念：趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。纹身图创作要点：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。魔法少女示例：以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。提示词编写方法：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux对提示词的理解和可控性强。实操演示准备：以未发布的Lora为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。关于中式风格图像生成的讨论人物图像生成：描述了生成穿蓝色汉服女孩的半身像，包括发型、妆容、服饰、配饰等特征，以及光线、环境等元素，探讨了画面分辨率、风格控制等。动物图像生成：尝试生成蛇、孔雀等动物的图像，涉及颜色、姿态、所处环境等描述，分析了生成效果未达预期的原因。景观图像生成：简要描述了生成中式宫殿、桃花树等室外景观的尝试，展示了相关测试图。
|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||AppAgent：让AI模仿人类在手机上操作APP|通过appagent的模仿能力不断提升，<br>对于之后模仿数据的反利用也有不错的应用场景，<br>例如互联网或AI或涉及到原型+UE的工作都可以在基于模仿数据的基础上进行反推，<br>进而让设计出的产品原型和UE交互更优解。|AI学习模型|AppAgent可以通过自主学习和模仿人类的点击和滑动手势，能够在手机上执行各种任务。<br>它可以在社交媒体上发帖、帮你撰写和发送邮件、使用地图、在线购物，甚至进行复杂的图像编辑...<br>AppAgent在50个任务上进行了广泛测试，涵盖了10种不同的应用程序。<br>该项目由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发。|主要功能特点：<br>-多模态代理：AppAgent是一个基于大语言模型的多模态代理，它能够处理和理解多种类型的信息（如文本、图像、触控操作等）。这使得它能够理解复杂的任务并在各种不同的应用程序中执行这些任务。<br>-直观交互：它能通过模仿人类的直观动作（如点击和滑动屏幕）来与智能手