Savory App UI K

💾 Скачать и использовать
https://disk.yandex.ru/d/_aYSDUcLGIVU_A

🔎 Посмотреть описание
https://premiumuiks.com/products/savory-food-ui-k/

#uik #sketch

Awwwards

#website #minimalism

Шрифт Drakkar by Ivan Zeifert

Бесплатно для личных и коммерческих проектов.

📁Скачать Шрифт

#Latin #Free #Cyrillic

THT Webse Interactions

Автор

👍

Идеальные всплывающие подсказки. Темани Афиф показывает, как сделать тултипы с помощью CSS Anchor Positioning — свойств position-area, position-try-fallbacks и функции anchor(). Подсказки остаются во вьюпорте, переворачиваются, сохраняют хвостики и работают в Chrome, Edge и Safari — без единой строчки JavaScript. #css

https://frontendmasters.com/blog/perfectly-pointed-tooltips-a-foundation/

Минутка клипа:

Хороший дизайн клипа группы A'Studio — «Она не виновата».

Минимальные выразительные средства, свет, общий стиль.

Хорошей пятницы!

Искусство написания промптов: генерируем и редактируем изображения с помощью нейросетей

Алёна Лагойкина на примерах показала, как правильно формулировать промты. Она советует сначала создать базовый промт с описанием субъекта, деталей, окружения, стиля и атмосферы. Затем его можно постепенно дорабатывать, меняя формулировки. Если написать запрос самостоятельно не получается, используйте текстовые нейросети или сервисы типа PromptHero

Главные советы из статьи:
— Задавайте вес каждого объекта с помощью чисел. Например, если в MidJourney на картинке с котом и сакурой написать «cat:: 0,8» и «cherry blossom:: 2», кота на изображении станет меньше, а растения — больше. Используйте диапазоны от 1,1 до 1,5 для усиления и от 0,7 до 0,9 для ослабления

— Укажите, чего не должно быть на картинке. В Stable Diffusion это пишут в отдельном окне, а в MidJourney используют тег «-- no»

— По возможности пишите промты на английском и отделяйте части запроса точкой с запятой

— Если персонажей несколько, укажите их количество и особенности каждого

— LoRA обучает нейронку определённым навыкам, например работе в одном стиле. Используйте этот инструмент, если нужна серия изображений с одним персонажем или иллюстрации в фирменном стиле бренда

— Инструмент IMG2IMG поможет создать несколько вариантов изображения или изменить стиль картинки

— Inpaint удаляет или дорисовывает отдельные детали и меняет фон

— Hires Fix увеличивает разрешение

— ControlNet создаёт интерактивную карту изображения и выполняет задачи на её основе. Например, сохраняет позу персонажа или положение предмета

dsgners.ru/agima/15158-iskusstvo-napisaniya-promptov-generiruem-i-redaktiruem-izobrajeniya-s-pomoschyu-neyrosetey

#awd_article #awd_neural

👀 Насмотренность vs. насмотренность ради лайков

Исследование структуры и дизайна досок в Pinterest поможет разобраться в том, что делает UI привлекательным. Почему вид определенной доски привлекает ваше внимание? Ответы в статье

Читать на дизайнерс | #статья

👀 Насмотренность vs. насмотренность ради лайков

Исследование структуры и дизайна досок в Pinterest поможет разобраться в том, что делает UI привлекательным. Почему вид определенной доски привлекает ваше внимание? Ответы в статье

Читать на дизайнерс | #статья

Креатив по требованию

Статья развенчивает миф о креативности как прерогативе избранных и вдохновляет переосмыслить свои убеждения. Готовы проверить свои предположения?

Читать на дизайнерс | #статья

Когнитивный анализ задач и Naturalistic Decision Making

Натуралистическое принятие решений (NDM) изучает, как люди принимают решения в сложных реальных условиях. К ним могут относиться динамичные и неопределённые условия, требующие принятия решений в режиме реального времени в экстренных ситуациях, влекущих за собой серьёзные последствия в случае ошибок.

Основная идея простая - эксперименты и наблюдения поведенческой экономики, где показывают отличие матожиданий от ожиданий реальных пользователей не совсем корректна - в реальности люди принимают решения находясь под давлением большого числа ситуаций, особенно решения, которые не являются потребительскими, а, например, связаны с безопасностью, потерями, инвестициями, здоровьем, страховке и тд и тп. NDM возник как альтернатива классическим моделям рационального выбора, заодно и как альтернатива поведенческим исследованиям с описанием иррационального поведения, насколько я понимаю - те условный Канеман полагал, что да, есть рациональный выбор, но системные искажения мешают проводить выбор.
Проблема в том, что рациональный выбор вовсе не обязательно матожидания, а скорее понимание контекста и ситуации. В NDM матожидания (expected utility) вообще не вычисляются экспертами в реальных условиях, но надо разбираться - у разных авторов по-разному

https://naturalisticdecisionmaking.org/ ассоциация исследователей вокруг этой сферы, есть приличный подход с описанием инструментов и тулзов - например, когнитивный анализ задач, по которым проводится работа
https://naturalisticdecisionmaking.org/new-ndm-tools/