那么在产品设计中，我们应当选择低保真原型还是高保真原型？两种原型的使用场景又是什么？小摹对此都做出了相应的分析，一起来看一下吧！
在产品开发的前期工作中，产品经理或设计师通常需要进行原型设计工作，创建一个可交互和可视化的原型，以更准确地表达他们的设计构思和想法，并为项目顺利递交给开发人员做好准备。进行原型设计时，使用设计工具来画原型图是最高效的方式。
草图，线框图，设计草稿，高分辨率的可视效果：原型对交互式应用发展的作用是必不可少的。下面跟大家一起探讨一下其中的联系和区别，哪些方式适用于哪些项目。 在电子产品的开发中没有一个最终目的是原型。原型的目标是将想法，功能，内容形象地表达出来，以此得到反馈并改进产品。交互设计中最重要的挑战往往是界面：它应该是友好的，直观的，最好是一目了然的。 在开发的过程中会不断地出现一些必须用原型的方式来解释的问题：用户感知到了什么元素？组件是如何交互的，整个系统背后的逻辑是怎样的？这种逻辑用户是否能快速的理解？操作是否
原文： https://medium.freecodecamp.org/a-beginners-guide-to-rapid-prototyping-71e8722c17df
有没有纠结过在设计产品的过程中是使用低保真原型还是高保真原型？两者有哪些区别？分别在什么时候使用最合适？
一个好产品的诞生，必定离不开原型设计。原型设计是整个产品开发中最重要的, 并且确定了整个软件的方向，重要性就和建筑师的设计图一样。 “很难想象一个没有原型的产品是如何诞生的。原型设计的核心目的在于测试
这是一系列关于用户体验设计的教程，针对刚开始学习UI/UX的小白。保证每周一更，希望我的小教程能够帮助你快速入门。如果错误，还望指正。
作者：Yi-Qi Hu, Yang Yu, Wei-Wei Tu, Qiang Yang, Yuqiang Chen , Wenyuan Dai
在让UI设计师产出高保真设计稿之前，产品经理需要绘制线框图，来向UI设计师传递网站布局结构、产品内容、信息化层次、界面功能、用户行为等信息。线框图没有严格的规定或秩序要遵守，但一定要清晰具体地描述布局细节，为设计师提供项目的概述。
原型设计是将想法转变为设计过程中至关重要的一环。经常有设计师小伙伴可能会问到，“哪个原型设计工具是最好的呢”？实际上这是一种错误的提问方式，尤其是在当下原型工具种类繁多，针对不同需求各有优势的大环境中更加如此。就设计师而言，更在意的应该是“哪个原型设计工具对我现阶段的目标是最好的”？在这里，笔者列出了在3种常见场景下最合适的原型图设计工具的推荐清单，希望对你有所帮助。
其实一直以来都纳闷，产品经理要做原型图，然后UI设计师要画UI 图，这两个之间貌似有许多重复的地方，而且还是大多时候还是并行进行，实在不知道二者之间的关系是什么，通过查阅资料，做一下总结。
当我决定想以最容易理解的方式来写一篇关于UX设计流程的文章时，我注意到了一个严重的问题——有的时候设计过程不符合一条单一的逻辑流线。 但是同一个工具怎么会同时有用却又难以理解呢？ 所以我阅读了更多相关的内容，我开始慢慢理解。 在本文中，我将讨论从“流程图”到“用户流”的许多不同类型的视觉化图表之间的区别，也借这个机会浅谈为什么它会被这么多人误解。
2024年2月26日，英国剑桥大学Pietro Lio教授团队，联合瑞典阿斯利康，在Nature Communications上发表文章Transfer learning with graph neural networks for improved molecular property prediction in the multi-fidelity setting。
好消息！大家盼望已久的iDoc新版本发布啦！本次更新了哪些强大且实用的功能呢？赶紧一起来看看吧~
本文介绍了一篇来自港科大和腾讯 AI Lab已被CVPR 2022收录的工作。工作提出了一种新颖的高保真GAN反演框架，该框架能够在保留图像特定细节（例如背景、外观和照明）的情况下进行属性编辑。不仅处理速度能够达每张图 0.2s，还能保证编辑后图像的高保真度与高质量。
压测是目前科技企业及传统企业进行系统容量评估、容量规划的最佳实践方式，本文将基于京东ForceBot平台在大促(京东618、京东双11)备战中的实践历程，给大家分享平台在压测方面的技术变革。ForceBot平台是一款分布式性能测试平台，能够为全链路压测构造千万量级的压测流量，并结合全域流量录制回放、瞬时发压、智能寻点等能力，为整站容量评估与规划提供一站式的解决方案。
身在这个行业已经三年了，接触了不少的产品经理。最近公司新招了几个产品经理，非常喜欢用高保真原型来讨论方案。刚进公司，他们就励志要好好学习画原型，但是每次谈论完以后，我都为他们捏一把汗，老板和客户一旦不
除商业化的数据产品外，多数互联网公司内部使用的数据产品UI资源是非常匮乏的。因为没有更好的替代品，所以内部用户对数据产品的容忍度通常较高，“能用”是用户基本的期待了。
ProtoPie for Mac是一款高保真交互原型设计工具，它无论是拼出高保真原型，还是建立传感交互，都非常的易用，并且能够让你快速分享你的杰作。同时这也是一款无代码原型工具，让无编程基础的你轻松组合即可制作交互动效，摆脱代码束缚体验感应式交互。
最近一段时间。很多小伙伴问静电这样一个问题，交互工具要用什么好呢？emmm，这个问题还真的不好回答。因为交互这个词，本身就是一个面儿及其广的词。因此，咱们得分清楚情况，搞清楚自己的需求，这样才能做好交互设计。
原标题：Dense 3D Coordinate Code Prior Guidance for High-Fidelity Face Swapping and Face Reenactment
人类具有一种与生俱来的能力，可以轻松地想象3D几何和虚构出从不同角度看物体的外观，这基于他们对世界的先验知识。
当传统计算模式趋近瓶颈时，下一代计算模式的重大变革也即将来临。在不久的将来，量子计算可以改变世界已经成为了共识。
好久没有写文章了，一方面是因为最近的工作比较忙，另一方面还在不断的学习一些新知识，今天给大家聊一聊产品经理的基本功之一的需求文档，江湖俗称PRD，其实这类的文章和资料很多，这里我仅分享我个人工作中的心得，希望对大家有所帮助。
Axure RP 9是一款流行的原型设计软件，可以帮助用户创建交互式、高保真的网站和应用程序原型。Axure RP 9提供了丰富的工具和组件，包括文本框、按钮、下拉菜单、复选框和单选按钮等等，同时也支持自定义组件和互动效果。
当今，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的设计和开发工具开始集成 AI 功能，以帮助用户更加高效地完成工作。Framer 作为一款新兴的设计和原型工具，也加入了 AI 功能，使其在市场上脱颖而出。
机器之心报道 编辑：蛋酱 让数字人更接近真人质感，关键还要在头发丝上下功夫。 近年来，虚拟数字人行业爆火，各行各业都在推出自己的数字人形象。毫无疑问，高保真度的 3D 头发模型可以显著提升虚拟数字人的真实感。与人体的其他部分不同，由于交织在一起的头发结构极其复杂，因此描述和提取头发结构更具挑战性，这使得仅从单一视图重建高保真的 3D 头发模型极其困难。一般来说，现有的方法都是通过两个步骤来解决这个问题：首先根据从输入图像中提取的 2D 方向图估计一个 3D 方向场，然后根据 3D 方向场合成头发丝。但这种机
眼下正值就业的“金九银十”，又有大批新人小伙伴要涌入UI设计这片红海啦。然而在某度搜索“UI设计师”会发现，其实大部分人对这一行并不是十分了解。笔者作为一名正奋斗在一线的UI设计师，给准备入行或已经入行却仍然迷茫的小伙伴们解析一下，UI的工作内容以及流程究竟是怎样的。
目前在协作设计领域使用最广泛的4款协作设计有：zeplin、invision、摹客、蓝湖。下面笔者就来介绍下这4款工具的功能详情，如果你还没有开始使用，不妨先来了解下。
原型设计在整个产品阶段中的存在，绝非偶然。它能最快最准确的从用户那里获取产品信息的相关反馈。现如今，几乎没有任何一家产品公司能够完全不采用原型设计。特别是伴随原型设计变得越来越容易实现，其意义也越来越明显，逐渐处于不可取代的地位。原型设计的必要性已无可非议，如何充分利用原型设计的优势才是应该深思熟虑的问题。 1，原型设计的简单回顾 以防万一，还是有必要说明一下原型设计的相关信息。 首先，看一下基本的产品阶段： 1）想法生成 2）需求采集 3）功能与结构 4）原型设计阶段 5）PRD（绝大多
机器之心专栏 作者：中科大张举勇课题组 来自中科大的张举勇教授课题组联合杭州像衍科技有限公司与浙江大学，于近期一同提出一种基于单目 RGB 视频的高保真三维人体重建算法SelfRecon，该算法仅需输入目标对象一段十几秒的自转视频，即可恢复重建对象的高保真数字化身。 近年来，随着图形技术的快速发展，各类虚拟数字人开始走入我们的日常，如数字航天员小诤、百度智能云 AI 手语主播、腾讯 3D 手语数智人 “聆语” 等纷纷亮相。实际上，三维数字人技术于我们的日常生活早有应用，如早在 2015 年上映的电影《速度与
再来看这个男孩，不停地变化嘴型，再加上细微的眼神动作，丝毫看不出来和我们有何区别。
主题驱动的文本到图像生成，通常需要在多张包含该主题（如人物、风格）的数据集上进行训练，这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等，但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练，往往无法很有效地兼容社区已有的模型，并无法在真实场景中快速且低成本应用。而目前基于单张图片特征进行嵌入的方法（FaceStudio、PhotoMaker、IP-Adapter），要么需要对文生图模型的全参数训练或 PEFT 微调，影响原本模型的泛化性能，缺乏与社区预训练模型的兼容性，要么无法保持高保真度。
本来，我是没打算写原型篇的，但考虑到关注我的人中也有部分产品狗，更重要的是，我一直认为，不懂产品设计的程序猿不是优秀的产品经理。而且，应该也有不少程序猿想往产品经理的方向发展的。所以，最后决定献丑了。
上个月，我的一个同样做产品经理的大学同学从公司“毕业”了。想到当前大环境低迷，公司裁人可以理解。但他被裁的原因竟是多次不能按时完成常规的原型设计工作，这让我大为意外，毕竟我这位同学工作已有数年，也算是产品老油条了。
量子计算是否有望在10-15年之内取得重大进展，走出实验室，真正应用在解决实际问题中？
正如 GoodFellow 所言，尽管 GAN 本身是无监督的，但高保真自然图像的生成（通常在 ImageNet 上训练）取决于能否访问大量标注数据。这并不奇怪，因为标签会在训练过程中引入丰富的辅助信息，从而有效地将极具挑战性的图像生成任务分成语义上有意义的子任务。
超导量子计算是基于超导电路的量子计算方案，其核心器件是超导约瑟夫森结。超导量子电路在设计、制备和测量等方面，与现有的集成电路技术具有较高的兼容性，对量子比特的能级与耦合可以实现非常灵活的设计与控制，极具规模化的潜力。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文提出一种新的模型，可以产生高保真的头部视频，可以自由控制头部姿态和表情。 说话头生成是根据给定的源身份和目标运动生成视频。然而，目前的方法面临着一些挑战，限制了生成视频的质量和可控性。首先，生成的人脸往往存在意想不到的变形和严重的失真。其次，驾驶图像没有明确地解缠运动相关信息，如姿态和表情，这限制了在生成过程中对不同属性的操作。第三，由于相邻帧之间提取的地标不一致，生成的视频往往存在闪烁伪影。本文提出一种新的模型，可以产生高保真的头部视频，可以自由控制头部姿态和
静电说：hello各位小伙伴们，新一期的Figma插件推荐合集来啦！这次推荐的是全新的，也是近期非常好用的插件哦。一起来看看吧！
2019年是量子计算占据新闻热点版面的一年，从1月份IBM公布全球首款商用量子计算原型机到9月份谷歌宣告在全球首次实现“量子霸权”。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 近日，AI顶级学术会议IJCAI 2022(人工智能国际联合会议，International Joint Conference on Artificial Intelligence)发布了论文录用结果。 转自腾讯腾讯优图 腾讯优图实验室共有三篇论文入选，内容涵盖语义分割、人脸伪造视频检测、神经头像合成等研究领域。文中提及的多项AI技术
用，不带目的，作为用户，用（反复用，快速成为重度用户） 想，为什么我会用，什么场景（时候、地点）会用 搜，看到它的报道（按时间）、版本迭代 理，整理产品结构和值得注意的功能点
1 导读 版本 11 在其图与网络领域既有的强大功能基础上作了大量扩展与改进. 其中包括新增的图构建器、新的审编数据的图属性以及新的针对特定领域的网络. 工作性能改进可在全方位功能中使用. 2 1 案
提出HIFI-gan方法来提高采样和高保真度的语音合成。语音信号由很多不同周期的正弦信号组成，对于音频周期模式进行建模对于提高音频质量至关重要。其次生成样本的速度是其他同类算法的13.4倍，并且质量还很高。
来源：微软亚洲研究院本文共3000字，建议阅读10分钟确认过眼神，是沉浸式的会议体验。 编者按：常言道：“眼睛是心灵的窗户”，眼神交流所传达的信息也可以进一步提升人们的沟通效果。然而，随着视频聊天、视频会议逐渐成为常态，大家不禁要问，我们有多久没有与同事、朋友、家人确认过眼神了？ 而微软亚洲研究院的研究项目 3D 视频会议系统 VirtualCube，可以让在线会议的与会者建立自然的眼神交互，沉浸式的体验就像在同一个房间内面对面交流一样。该技术的相关论文被全球虚拟现实学术会议 IEEE Virtual Re
工欲善其事必先利其器。作为一名产品经理，如何才能快速地设计一款产品？一款优秀的产品原型工具必不可少。如何才能选择一款适合自己的原型工具呢？小编特意整理了8款工具以供参考，并从学习曲线，性价比，功能优缺点等方面进行了简单的介绍。希望能够帮助大家挑选一款称心如意的工具，提高工作效率。
2022年1月22日，来自TARA Biosystems公司的Misti Ushio和来自VantAI公司的Zachary Carpenter在Drug Discov Today杂志发表文章，文章认为AI药物发现的发展需要来自高保真和功能丰富的体外模型的支持。衡量成功的最终标准不是快速发现新的候选药物，而是极大地提高临床成功的机会。为了获得成功，数据生成过程和算法开发必须同步进行。
Tech 导读 在企业的业务经营中，实时数据是营销、运维、决策的重要支撑，实时数据链路基本是所有大公司所拥有的，无论是否采用了中台模式，本文从如何建设实时数据双流、数据双流的建设标准，以及数据双流的压测备战三方面进行了详细的论述。
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