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      AI設計真正“可用”的這一年,Lovart 站到了最前面

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      年底了,回頭看 2025 年這波 AI Agent大爆炸,真的很感慨:

      模型進化的速度,已經快到讓人麻木;真正能留下來的產品,卻反而越來越少。

      這一年我試過太多工具了。

      第一眼很驚艷的不少,Demo 看起來很猛的更多,但大多數都有一個共同的問題——像是個流水席,你方唱罷我登場,卻少有真正成角的

      剛需場景,進入工作流后,要么不可控,要么改不動,要么只能出一個“看起來不錯、但沒法交付”的結果。

      所以到年底復盤,我反而更在意一個問題:哪些 AI 產品,是真的被我反復打開、反復使用,甚至在一些關鍵節(jié)點里成了默認選項?

      Lovart 就是這樣一個很明確的存在。

      不是“玩過一次”,用著用著就留下來了。 不是“能不能做”,是做起來順不順、能不能真正把事情做完


      用 lovort.ai 畫的圣誕海報
      01. Lovart:是真 Design Agent

      很多人第一次接觸 Lovart,會下意識把它放進“AI 設計工具”這個框里。

      但只要你真的用過一段時間,就會發(fā)現,這個分類本身就不太對。

      Lovart 的核心,在我看來,是設計 Agent 的完成能力

      也就是說,它并不是等你把所有需求拆解好、流程搭建好、尺寸想清楚,再幫你補一張圖;

      是更接近一個真正的設計師——你告訴它目標,它會自己拆解任務、理解設計邏輯,然后直接交付一整套結果。


      一句 prompt 下去,你拿到的不是一張孤立的圖片,而是一整套在視覺、構圖、風格和使用場景上高度統(tǒng)一的設計成果。

      節(jié)日 KV、活動海報、多尺寸社媒傳播圖,甚至后續(xù)的樣機展示,本質上是一條完整設計鏈路的輸出。

      這是我認為 Lovart 和絕大多數 AI 設計產品最本質的差別

      它不是幫你畫,是“幫你完成設計這件事”。

      給大家看看Lovart最新功能已經能做成啥樣子

      02. AI產品更重要的指標,可能是粘性

      AI 產品要“留下來”,其實門檻很高。

      第一,它得穩(wěn)定。 不是偶爾抽到好結果,而是你心里知道:這次我一定能做出來。

      第二,它得可控。 你不能被 prompt 牽著鼻子走,而是能像在畫布上指揮一個設計師那樣,一步步推進。

      第三,它得完整。 不能卡在“差最后一步”,結果你還得再回到 PS、Figma 或 PPT 里補。

      這三點全部踩中的產品,Lovart一定在其中。


      一方面,它在模型選擇上非常激進,幾乎所有主流強模型都是第一時間接入;

      但更重要的是,它沒有像有些Agent更像堆模型的集合站,是圍繞設計工作流,把這些模型真正用順了。

      這也是為什么我會覺得:Lovart 是目前使用 NanoBanana Pro 最絲滑、也最專業(yè)的產品形態(tài)。

      摸著谷歌過河,有的真Agent產品才是基模進化真正的受益者。


      03. 圣誕、新年,設計 Agent 的落地場景太多了

      如果要選一個最能體現 Lovart 價值的時間點,那一定是圣誕、跨年、新年這一整段。

      因為這是設計需求最密集、也最現實的場景。

      品牌要節(jié)日 KV,要社媒圖,要動態(tài)海報,要多語言版本,還要快速落地。傳統(tǒng)流程里,這意味著反復溝通、反復改字、反復導尺寸,任何一個環(huán)節(jié)卡住,都會拖慢整體節(jié)奏。

      而在 Lovart 里,會明顯感覺到:我是真的在“推進一個設計項目”。

      Text Edit:想怎么改怎么改

      我必須把 Text Edit 單獨拿出來講,因為這是一個真正改變設計效率的能力。

      過去 AI 出圖最大的痛點,從來不是“畫得不夠好”,而是——字不能改。 一旦文案要換、語言要切、品牌名要變,整張圖幾乎只能重來。

      Lovart 的 Text Edit,本質上是把圖片里的所有文字重新變回“可編輯文本”,完整理解文字在畫面里的層級、結構和風格。

      標題、副標題、說明文字,甚至是藝術字、手寫字、變形字,你都可以直接改,而且改完之后,字的質感、粗細、陰影、空間關系全都保留。



      可以說,目前Lovart做海報的效果,完全是可商用,工作室用能提效,個人來做專業(yè)需求也能突破傳統(tǒng)想象。

      最讓我印象深刻的一點是跨語言替換。

      像做圣誕創(chuàng)意海報,中文換英文,英文換中文,字數變化很大,但版式依然穩(wěn)得住。

      這在節(jié)日設計、出海物料里,價值極高。

      AI 終于不只是“給一張圖”,是真的參與進設計修改這件事里了。


      想設計一個新銳科技品牌的圣誕客廳


      效果非常有未來感。


      提示詞:


      -- AR 16:9 A luxury living room floating in outer space, wrapped in velvet red drapery and gold Christmas lights, gravity-defying furniture, Earth visible through panoramic windows, surreal CGI realism.

      2026年,我想給自己設計一套新的個人形象。

      就拿自己的頭像也試了一下:


      提示詞:

      基于人物長相,生成一組不同表情不同動作神態(tài)的形象照,變化幅度大一點,長相要一致,有正臉,九張圖九宮格或者十張圖

      一致性保持非常好,即便是夸張的表情、不太動作,但發(fā)型細節(jié)和五官呈現都很一致。

      NBP 模型本來就穩(wěn)定,現在疊加 Lovart 的結構化編輯能力,就像把明火換成了電爐,把一切都變得可控、絲滑、可復現。

      我自己最了解自己哪里長得丑,同樣在不同圖片里被真實保留了下來。

      Lovart的交互,讓整個工作流更加絲滑了——墊圖、編輯、畫布里二次創(chuàng)作等等,很順手。

      對話和Agent式的交互在右側,完成鏈路清晰可追溯;圖片顯示和畫布在左側大面積,預覽、加工、調試看起來都舒服。


      還幫我直接生成一個個人影集,像雜志封面一樣,審美在線。

      從此實現頭像自由!


      做新年手帳,城市特色旅游指南,效果也不錯,而且提示詞隨口描述就好:

      提示詞:

      生成xx城市的旅游指南,有xx城市特色,手帳形式,純中文



      北京、上海這兩個,非常真實,桌子還有木紋細節(jié)。

      PPT:從“能生成”,到“生成后就能直接用”

      Lovart 的 PPT 能力,是我今年看到少數幾個真正“成熟”的生成方案。

      它不是只幫你鋪頁面,而是能從資料整理、結構搭建到視覺統(tǒng)一,一步步把整套內容做完。更重要的是,生成之后的修改體驗非常順滑,不會一改就崩。

      對做匯報、提案、品牌展示的人來說,這種“生成后還能放心改”的感覺,其實比生成本身更重要。

      想做PPT?隨便做。

      想做長圖?直接拉高。

      想一次性排 20 個素材?橫著擺也行、豎著堆也行。


      這樣的結構化Nano Banana版本對比,完全是在Lovart里一句話搞定的。

      提示詞:

      畫一套ppt,8張圖,介紹Nano Banana和Pro版區(qū)別,要有結構化圖示和信息干貨,高級科技感,多圖表、多roadmap圖


      我會覺得,完全可以把Lovart當成一個超級容器。

      不光Nano Banana,任何模型放進這個容器里,都會產生化學反應,甚至能進一步拉高原有模型的上限。

      這個平臺不是在讓你“生成一張圖”,而是讓你“在畫布上做作品”。

      能感覺到它不是在陪我測 prompt,而是在陪我做項目、做作品。

      Mockup 與 Edit Elements,讓 AI 設計第一次真正“交付得出去”

      很多 AI 圖,看著不錯,但交付不了。

      原因很簡單:你沒法快速把它放進真實場景里,也沒法只改其中一部分。

      Lovart 的 Mockup 和 Edit Elements,幾乎是為“商業(yè)設計”量身定做的。

      一張平面 KV,幾分鐘之內就能生成一整套樣機效果圖,而且不是生硬貼圖,而是自動匹配透視、材質和光影,看起來就像真實拍攝。

      而 Edit Elements 更像是把 AI 圖“拆解成素材”。前景、背景、文字、獨立元素都能被拆出來單獨編輯。這意味著 AI 產物不再是終點,而是起點。


      但 NB Pro 在這個場景下表現非常穩(wěn),它完全尊重了參考圖的構圖,把顏色體系、筆觸質感、光影風格遷移得非常精準,角色五官不歪不跑、背景沒有亂生成花紋,也沒有出現奇怪的“濾鏡感”。

      因為有無限畫布,還有響應巨快的Agent交互,操作過程很絲滑、很爽!

      這種‘模型-編輯-畫布’的動作互相增強,在 Lovart 里表現得非常明顯,NBP 越強,agent 的決策越準;agent 越懂事,NBP 的生成就越像一個專業(yè)創(chuàng)作者。


      提示詞:

      「參考這張圖,以同樣的風格做成一組更現代、更設計感的橫版海報,把光影調成干凈的品牌風,讓背景更簡潔,但保留原始的色彩氣氛,有科技感。文字是AlienFrank和AI future、Alien相關的表述和元素 」

      很多人以為畫布編輯是‘后處理’,但在 Lovart 里它反而成了 NBP 的前置意圖結構器,讓生成結果更可控。

      NanoBanana Pro + Lovart,抽卡時代真的結束了

      我用 NanoBanana Pro 在 Lovart 上做過大量專業(yè)級案例,包括電影級九宮格分鏡、超真實人像、建筑平面圖、產品剖面圖、電商廣告替換、室內設計方案等等。

      最直觀的感受是:結果穩(wěn)定、風格一致、邏輯完整。


      不是靠運氣,是心里知道:這套設計我一定能把它推到完成。

      這也是為什么我會說,模型的勝利已經是舊命題,Design Agent 形態(tài)的勝利才剛開始

      當一個產品站上“臨界點”,行業(yè)就會開始變化

      Lovart 目前已經擁有超過 1000 萬專業(yè)用戶,ARR 達到 8000 萬美元。

      但真正重要的不是這些數字,而是它已經觸碰到了一個關鍵節(jié)點——

      AI 設計,第一次在真實工作場景中,開始全面可用。

      從來不為替代設計師,是把設計能力交給更多原本不具備完整設計能力的人。

      在我看來,這是 Design Agent 更多的可能性和意義。

      05. 圣誕大促,全年 Unlimited

      這次 Lovart 的圣誕活動,說實話非常實在。

      不是象征性折扣,是直接把 NanoBanana Pro 這些頂級模型,做成全年 0 積分 Unlimited 使用。

      如果你今年真的想把 AI 設計變成生產力,而不是停留在試試看,這可能是一個很難再出現第二次的上車點。

      如果一定要我給 2025 年的 AI 設計下一句總結,那可能是:

      設計不會被 AI 取代,但不會使用 Design Agent 的人,一定會被淘汰。

      而 Lovart,已經把這件事,提前帶到了現實里。


      ? 一次上車,全年盡情創(chuàng)作

      也許,你和AI的創(chuàng)意故事,新年可以從Lovart開始https://www.lovart.ai/

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