一碼難求的Lovart又開始“限流”了，但設(shè)計師們卻說太值了

作者 ｜ 周一笑
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AI Agent最新一波求碼潮來了，繼Manus全面開放注冊不再限碼之后，Lovart.ai 接棒成為了新的“一碼難求”明星產(chǎn)品。在二手交易平臺閑魚上，Lovart的邀請碼甚至被炒到了500元一個。

Lovart.ai官方稱為“全球首個AI設(shè)計智能體（Design Agent）”，與市面上的傳統(tǒng)設(shè)計工具或嵌入式AI插件不同，它能夠直接理解用戶的自然語言指令，自動生成從品牌設(shè)計到營銷物料的全流程、多模態(tài)內(nèi)容，包括圖像、視頻和音樂。

簡單來說，它就像是一個能聽懂人話、又能自動交付創(chuàng)意設(shè)計方案的虛擬設(shè)計團(tuán)隊。官方的多樣化案例（包袋外觀、咖啡包裝、像素海報、寵物品牌VI等）也透露出Lovart并不是單純的圖片生成器，而是一個能貫穿創(chuàng)意與執(zhí)行的智能創(chuàng)意伙伴。

那么，這個產(chǎn)品究竟如何？我們拿到了邀請碼，親自測試了一把。而且我們發(fā)現(xiàn)，與最初用邀請碼來限量試用不同，隨著更多的人可以使用這款產(chǎn)品，它也開始設(shè)置使用限額，對每天的訪問進(jìn)行“限流”。不過即便在有限的體驗中，你也可以從中看到這個產(chǎn)品背后的想法，這讓很多人也對這個產(chǎn)品表達(dá)了足夠的好評，包括它核心想要服務(wù)的設(shè)計師人群。

案例實測：AI能像人類乙方一樣接單了？

Lovart的產(chǎn)品界面首頁和常見的Chatbot類似，我們在聊天框中提出需求。

然后就切換到了左邊畫布，右邊聊天框的布局。

所有生成的結(jié)果都會實時顯示在左側(cè)的畫布中，并且可以在畫布中自由拖動和縮放。

Lovart補充了兩個問題，音樂節(jié)的官方中英名分別是什么，以及對色彩、主題、視覺元素上有沒有什么要求，像一個乖巧的乙方在提問。

接著Lovart去搜索了一些圖片素材作為“靈感”。

Lovart選擇調(diào)用ChatGPT Image生成了幾張海報。

簡要說明設(shè)計理念之后（基本上就是描述了每一張圖片的元素），Lovart讓我們挑選一個最喜歡的logo，以便它完成剩余的VI設(shè)計。

我們選擇了第二個logo，最后的生成結(jié)果是這樣的：

Lovart提供的編輯工具包括文本、矩形、橢圓和筆刷等，可以在圖層中添加文字說明、繪制基本圖形以及進(jìn)行自由手繪操作，適合草圖設(shè)計、構(gòu)思階段或輕量編輯。

此外還集成了局部修改、涂抹去除、擴圖、摳圖等等常用AI功能。

這張圖片的二維碼是多余的，選中圖片之后，我們可以使用Lovart的自帶的抹除功能進(jìn)行編輯。

除了使用這些工具，也可以直接在選中圖片之后，按下Tap鍵，使用Prompt進(jìn)行編輯，比如這張圖片的中文文字出現(xiàn)了錯誤，我們輸入需求來進(jìn)行調(diào)整。

文字進(jìn)行了更正，但并沒有保持圖片其他部分的不變。

最后，所有生成的圖片都可以導(dǎo)出為JPG、PNG、SVG三種格式。

作為對比，我們使用同樣的Prompt，讓GPT-4o來一步完成這個任務(wù)。結(jié)果除了同樣出現(xiàn)少數(shù)漢字亂碼的問題之外，沒有指定具體風(fēng)格，似乎效果也不差。

準(zhǔn)備繼續(xù)第二個測試的時候，Lovart提醒我們達(dá)到了每日15條消息的上限，只能飲恨而關(guān)掉網(wǎng)頁。

讓AI成為設(shè)計師

初步體驗下來，我們確實看到了Loveart的亮眼之處，因為整合了業(yè)界最領(lǐng)先的模型，Lovart生成的精確度和可實用度比較高，比如它能夠搞定整套VI系統(tǒng)設(shè)計，這不僅要AI生成準(zhǔn)確，還得真正懂VI是怎么一整套組合起來的。

“Talk（AI生成） → Tab（圖片編輯） → Tune（圖層編輯）”的流程說明其設(shè)計思路是先用自然語言拆解需求，再用可視化界面快速排版，最后支持分層精修，既留給專業(yè)設(shè)計師二次打磨的空間，也讓非設(shè)計背景的人能直接交付成品。

在實際測試后，我們也咨詢了一位互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)設(shè)計師的看法。他表示，初步看來，Lovart最大的價值在于一次性地提供了創(chuàng)意方案與高度可編輯的成品，節(jié)約了初期靈感生成和反復(fù)修改的時間成本。

相比那些單點生成工具或僅提供靈感的AI，做到了兼顧質(zhì)量與效率，讓設(shè)計師可以快速從概念落地到具體執(zhí)行。“自動生成的設(shè)計理念很有吸引力，并且可以進(jìn)行后續(xù)的調(diào)整，這樣就不用在各類工具之間換來換去，因為一些AI只能是通過其他的AI軟件生成設(shè)計靈感后執(zhí)行”。

Figma AI

與Figma、Canva、Photoshop 這類“在原有產(chǎn)品里嵌入 AI功能”的做法相比，Lovart和他們的共同點是都在試圖用大模型的能力把想法到結(jié)果的路徑縮短。

比如Figma 的 AI思路本質(zhì)上是在其的UI/UX設(shè)計協(xié)作平臺中嵌入智能助手，目的是增強設(shè)計師現(xiàn)有工作流程的效率和創(chuàng)造力。它通過AI自動化重復(fù)任務(wù)、輔助生成內(nèi)容（如初步設(shè)計稿、文本、圖像）、甚至初步的代碼和網(wǎng)站，提高專業(yè)設(shè)計師的生產(chǎn)力，并將這種提效能力延伸到產(chǎn)品開發(fā)和營銷素材的制作上。AI在Figma中更多扮演“副駕駛”的角色。

相比之下，Lovart.ai更像一個力求覆蓋設(shè)計任務(wù)“端到端”的AI產(chǎn)品。它試圖從用戶一個相對簡單的需求開始，AI更主動地參與規(guī)劃、搜集、生成初步的完整設(shè)計方案，并且設(shè)計領(lǐng)域更寬泛，不止于UI/UX，還包括品牌視覺、營銷海報、甚至視頻等等。AI Lovart 中扮演更主動的自動化方案提供者的角色。

簡單說，F(xiàn)igma是讓專業(yè)工具變得更智能，Lovart是想讓AI本身成為一個更全能的設(shè)計師。

不過，對于Lovart.ai來說，成本或許是一個潛在的問題，Lovart.ai 當(dāng)前雖沒有全面開放，但大量調(diào)用 SOTA（state-of-the-art）模型，高質(zhì)量模型的調(diào)用價格本就不低，而 Lovart 所提供的是一整套完整工作流，涉及多模型串聯(lián)推理，進(jìn)一步推高了單位使用成本。

目前的邀請碼機制、對每日調(diào)用次數(shù)的限制，表面上看只是為了控制成本，但更深層次的原因是Lovart面對SOTA模型調(diào)用的巨大資源消耗與快速擴大市場推廣之間的矛盾。擴大內(nèi)測規(guī)模意味著用戶體驗更佳、口碑更快傳播，但隨之而來的可能是越多人越燒錢；嚴(yán)格限流則維持了稀缺感與口碑，但也限制了產(chǎn)品更廣泛的驗證和推廣速度。Lovart如何在平衡這個矛盾，很大程度上取決于能否在保持產(chǎn)品體驗的同時，找到可持續(xù)的商業(yè)模式。