Flowy：通过AI驱动的多屏幕用户流程模式注释支持UX设计决策
人机交互
2024-06-25 v1
摘要
许多近期的AI驱动UX设计工具专注于从自然语言生成单个静态UI屏幕，但忽视了跨多个屏幕的交互与用户体验这一关键方面。通过对UX专业人士的初步研究，我们识别了这些工具在支持真实UX设计工作流程方面的局限性。作为回应，我们设计并开发了Flowy，这是一个为设计师的信息寻求过程提供增强工具，通过为特定用户流程示例提供提炼后的设计模式知识来补充信息。Flowy利用高质量的用户流程数据集和大型多模态AI模型，帮助设计师识别和理解在多屏幕用户流程的设计空间中，与之相关的抽象设计模式。我们对专业UX设计师的用户研究表明，Flowy支持了真实的UX任务。我们的设计考虑因素，如具有恰当抽象层次的表示形式以及对解决方案空间的辅助导航，具有可推广到其他创意任务的普遍性，体现了以人类中心为导向的、智力增强方法，运用于UX设计中的AI。
引用
@article{arxiv.2406.16177,
title = {Flowy: Supporting UX Design Decisions Through AI-Driven Pattern Annotation in Multi-Screen User Flows},
author = {Yuwen Lu and Ziang Tong and Qinyi Zhao and Yewon Oh and Bryan Wang and Toby Jia-Jun Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.16177},
year = {2024}
}