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Lovart实测:设计完球星卡后,AI主动问我要不要做手机壳

发布日期:2025-05-20 05:23:38 浏览次数: 2317
作者:快刀青衣

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探索AI设计新纪元,Lovart智能体如何重塑创意工作流程。

核心内容:
1. Lovart AI设计智能体的创新定位与功能解析
2. 与传统设计流程相比,Lovart如何简化沟通与改稿环节
3. 实际案例分析:一键生成设计图的革命性体验

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

经常关注AI的同学,最近可能已经注意到,又有一款新的AI产品开始内测了,那就是Lovart,它在短期内迅速获得了大量关注。

这次内测依然采用了邀请码机制,而且效果非常明显。关于邀请码营销这一点,我准备在接下来的专栏文章里,专门和大家聊聊这件事。

因为这种机制自2004年诞生以来,就像一棵常青树,20年经久不衰,屡试不爽。尤其是在AI时代到来之后,越来越多产品又重新把“邀请码”作为核心的启动方式,背后其实有不少值得拆解的逻辑。

今天要说的这款AI产品——Lovart,它定位是“全球首个AI设计智能体”。

这句话该怎么理解呢?简单来说,它能够理解自然语言指令,一键生成从品牌设计到营销物料的全流程内容。

一定会有人问:同样是做设计图,为什么这个所谓的“智能体”敢称自己是“全球首个”?和Midjourney或即梦这类图像生成AI相比,Lovart到底有什么不同?

01

 Lovart 想解决的,其实不是“设计图”


先简单介绍一下大多数设计项目的真实流程。这不仅适用于像得到这样的互联网产品,也包括很多线下的实际项目,比如定制一个帆布包、设计公司Logo、打造一面品牌海报墙,甚至是室内装修等。

在这些流程中,真正需要设计师坐在电脑前埋头苦干的时间,其实并不算多。最耗费时间的,往往是各个环节的沟通、确认,以及频繁的改稿。

我相信,任何一个正在改稿的设计师,心态都不会好。因为很多时候,是一个不懂设计原则或设计心理学的客户,在告诉设计师应该用什么颜色、怎么排版——典型的“外行指导内行”。

所以在这种背景下,你会发现传统设计项目往往要经历:需求沟通—创意构思—反复修改—交付成品这样的多轮流程,花上几天甚至几周都是常有的事。

而在我看来,Lovart最大的价值,并不是要取代设计师,而是要消除那些设计师并不擅长的反复沟通和确认工作。

因为在Lovart里,你可以仅凭一个非常模糊的创意,或者一句简单的描述,通过与AI对话的方式,让它自动拆解你的意图、规划任务链,最后生成一个完整的设计成品。整个过程完全自动化,一次就可以生成十几张设计图。

它集成了GPT-4等大模型,用来理解用户需求,并调度不同的图像模型协同工作。相比之下,Midjourney更像是一个独立的设计师,而Lovart更像是一个小型的虚拟设计团队——你只需要发出指令,剩下的从创意发散到定稿,它们都能帮你完成,相当于重建了一整套设计工作流。


02
 一句指令,Lovart自动拆解成整套任务

这样说可能还有点抽象,我用自己测试的几个项目来具体拆解一下。

因为现在Lovart还在内测阶段,我通过朋友拿到了一个邀请码。注册完成后,我给它的第一个指令是:“做一套像素风格的《灌篮高手》球星卡,大约15个角色,要求能从球衣上看出是哪支球队。”

相信你也看出来了,这个需求的表达方式其实并不专业,也完全不需要懂设计,只是用我日常说话的语气下了一句简单的指令。

我把这句话发出去之后,Lovart就自动拆解出了一套初步的规划流程:

  1. 知识获取,也就是先去了解《灌篮高手》的背景,选出里面的主要球星角色,并获取一些风格和设计建议。
  2. 制作湘北队和陵南队的7个角色,如果这一步效果没问题,再继续生成其他球队的8个角色。

从这个任务拆解的过程里,其实我们已经能明显感受到Lovart在智能规划上的能力了。

了解《灌篮高手》的同学都知道,最核心的角色一定是湘北篮球队的五名首发。如果再加上两个关键对手——陵南的仙道和鱼住,他们作为樱木花道和流川枫的第一场正式比赛对手,也有着非常重要的地位。所以,Lovart选择先绘制这些最具代表性的角色,顺序是合理的。

在“知识获取”环节,Lovart自动生成了一条质量非常高的图像提示词,内容涵盖了:整体风格、卡片布局、关键要素、色彩要求、文字排版、情绪叙事、生产规则等多个模块。

比如在“情绪叙事”部分,Lovart是这样描述的:“整个图片充满活力、竞争激烈、带有怀旧气息。每个球星图都应描绘一个标志性动作(例如樱木补篮、流川枫后仰跳投、赤木持球保持威慑、三井三分半空出手、宫城运球等),以唤起观众对漫画故事的回忆。”

从这个细节就能看出,它不仅理解任务本身,还能围绕目标构建一套完整的视觉叙事逻辑。

接着它就默默开始了设计工作,大约三分钟,就生成了15张像素风格的《灌篮高手》球星卡。

整个过程中,我只说了最开始那一句指令。然后AI主动问我:“你需要一个可以编辑文字的版本吗?这样你就可以修改图片上的文字了。”被它这么一提醒,我才意识到这个功能确实很有用,于是就让它去做了。

这时候你会发现,AI不只是执行命令,它更像是一个会主动揽活儿的强大助手。

任务完成后,我顺势又问了一句:能不能再生成一些像T恤那样的周边产品?

接下来它就自己继续工作了。

除了我最开始提到的像素风格的《灌篮高手》手办和T恤,它还顺手帮我做了手机壳、钥匙链、笔记本和室内摆画。当时我真的有点被它的“主动性”惊到了。

我甚至仿佛能听到AI在背后一边嘀咕一边干活:“这个人说要做手办和T恤,估计他知道的还太少。没关系,我顺手把手机壳、钥匙链这些周边也一块儿做出来吧。”

我把这个流程中的核心图片和成果截图附在下面。至少这几张周边图,我是真的有冲动想直接拿去淘宝找店家做出来了。
03
Lovart不完美,但是一次流程的重构尝试

除了刚才那个项目,我还尝试了另一种用法。我先用Midjourney生成了一张拟人化的小猫在检阅军队的图片,因为 MJ 在生成单张图的精细度上确实是顶级的。然后,我把这张图扔给 Lovart,说:按照这张图的风格,给我做五张类似的。

AI 马上启动了一个叫“图像分析器”的模块,对图片进行理解和拆解,处理完之后,准确复刻出了那种拟人小猫的风格(如下图)。
像Lovart这样的产品,其实重塑的不仅仅是设计师的工作方式,对很多行业的工作习惯都有可能带来彻底的改变。

比如,很多广告公司在向甲方提案时,过去的流程是:先沟通一轮需求,回去花一周时间准备几个方案,再带着成品回来听反馈。

但现在,有没有可能在第一次沟通现场,就直接调用AI生成草图?当场打到会议室的大屏幕上,直接问甲方老板一句:“你要的是这个感觉吗?”

这样的流程不仅更敏捷和高效,还有一个非常现实的好处:在这种实时追问下,很容易逼出老板真正的想法。更重要的是,当场、当着所有下属的面,他一旦点头认可了某个方向,后续执行的阻力也会小很多。

因为这个项目目前还处于内测阶段,可能很多人暂时还用不了。哪怕未来开放使用了,在你真正用它完成某个特定任务时,也有可能会发现它的能力存在一些波动。

我想说的是,不光是 Lovart,接下来几年,这类早期的AI产品还会大量涌现出来。

我在介绍很多AI产品的时候,经常会收到这样的反馈:有些产品不好用,你为什么要介绍?或者问我:为什么推荐的某些工具要收费?

在这里,我想举一个经典产品的例子:第一代 iPhone 是在 2007 年 1 月发布的。

虽然是乔布斯亲自发布的“乔帮主之作”,但刚一问世,就受到了很多质疑。比如太贵、功能少、网速慢、没有实体键盘等等。

当时连微软 CEO 史蒂夫·鲍尔默都公开嘲笑:“500 美元?世界上最贵的手机?还没有键盘。”那时候,商业市场上最被看好的手机品牌还是黑莓,被认为是商务人士的标配。诺基亚当年的 N97 被称为“机皇”,几乎没人会把 iPhone 放在眼里。

一个小细节是:第一代 iPhone 连“复制粘贴”这种最基本的功能都没有。

但到了 2010 年,iPhone 4 在全球 88 个国家同步发售,这款产品才真正从极少数科技爱好者的尝鲜设备,变成了家喻户晓的智能手机。

而也正是在 iPhone 还非常粗糙的早期阶段,很多人发现了它的“痛点”,开始围绕这些痛点投入开发,解决一个个具体问题,最终成就了我们今天耳熟能详的众多科技公司,比如:

  • Dropbox 的创始人是因为上学时经常忘带 U 盘,文件无法同步,于是做出了早期版本,并很快上线了 iOS;
  • Spotify 让“随时随地听歌”变成现实,抓住了 iPhone 的使用场景;
  • Uber、Evernote、Airbnb、Instagram 等几乎都是在那个时间段脱颖而出的。

这些公司并不是等到手机完美之后才开始做产品,而是在一个基础平台刚刚成型的时候,选择了“上车”,并借着这个平台的成长一起成长了。

在我看来,今年的AI有点像 iPhone 2 的阶段——你能看出它前途无量,但实际用起来,依然槽点满满。

所以,我更希望的是,大家能够乐于尝试新的AI产品,同时不要太快就给某个“还不够好用”的工具下死亡判决。

这样一来,在面对各种新产品时,我们既能保持平和而开放的心态,接纳AI的各种“不靠谱”,又能从产品中的很多思路里,尝试看看有没有可能迁移到自己的行业中。

比如Lovart是一个完整的“设计师智能体”,那我们能不能设想一下有没有“小学语文教师智能体”、“炸油条监控智能体”……

可能在当下,这些想法听起来还有点“不靠谱”,但随着AI基础能力的持续提升,它们很可能就会被一个个实现出来。

而你,也许就会成为你身边人眼中那个“最懂AI的人”——就像 2008 年,手里拿着一部 iPhone 2 的你。

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