智東西AI前瞻（公眾號(hào)：zhidxcomAI）
作者 江宇
編輯 漠影

智東西AI前瞻7月26日?qǐng)?bào)道，近日，AI設(shè)計(jì)Agent Lovart正式版全球上線，核心功能ChatCanvas同步開放。

這款由中國團(tuán)隊(duì)打造的產(chǎn)品，由Liblib在海外獨(dú)立運(yùn)營。其創(chuàng)始人陳冕曾任字節(jié)跳動(dòng)剪映全球商業(yè)化負(fù)責(zé)人，此次帶隊(duì)推出Lovart，定位為“世界首個(gè)設(shè)計(jì)Agent”，旨在通過對(duì)話生成、畫布批注、樣式變體、3D建模等能力，將AI深度嵌入設(shè)計(jì)工作的每一個(gè)環(huán)節(jié)。

作為此前引發(fā)80萬人排隊(duì)求碼的熱門產(chǎn)品，Lovart此次正式開放注冊(cè)，并釋放出更明確的信號(hào)：AI設(shè)計(jì)Agent正從“生成助手”邁向“創(chuàng)作伙伴”。

在社區(qū)中也不乏認(rèn)可聲音，有網(wǎng)友評(píng)價(jià)，ChatCanvas是擴(kuò)展了創(chuàng)作可能性的一次產(chǎn)品發(fā)布。

▲圖源：X平臺(tái)

一、不止是能對(duì)話的AI，更是“共創(chuàng)型智能畫布”

在體驗(yàn)展開之前，先快速梳理一下Lovart正式版的功能全貌。

Lovart整體定位為“你的新設(shè)計(jì)伙伴”，不僅能理解用戶的設(shè)計(jì)意圖，還能完成從創(chuàng)意構(gòu)思到交付3D資產(chǎn)的全過程，生成形式覆蓋圖像、視頻與3D模型。

本次核心更新是“ChatCanvas”智能畫布。用戶可在畫布任意區(qū)域圈選并輸入“Comment”，用于表達(dá)修改意見或設(shè)計(jì)需求，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象、理解具體意圖，并支持批量執(zhí)行調(diào)整操作。這一處理機(jī)制支持一次性對(duì)二十個(gè)區(qū)域提出修改意見，系統(tǒng)能夠統(tǒng)一理解、統(tǒng)一更新，極大降低設(shè)計(jì)溝通成本。

為了確保用戶始終能清楚AI的設(shè)計(jì)邏輯，Lovart會(huì)在每一步關(guān)鍵決策前主動(dòng)與用戶溝通確認(rèn)，不僅是“做出來”，更是“說清楚為什么這樣做”。整個(gè)使用過程信息鏈條清晰，用戶不會(huì)被“黑箱操作”蒙蔽，而是像在和一位有邏輯的設(shè)計(jì)師協(xié)作。

Lovart整合了目前主流的SOTA模型：在圖像生成方面，調(diào)用了OpenAI的GPT-Image-1、Recraft V3與Flux；視頻生成接入了Veo 3、Kling和Runway Gen-4；3D模型生成則集成了Tripo等方案，用戶可選Auto模式，無需關(guān)心模型選擇，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)按任務(wù)匹配最合適的模型。

不僅如此，Lovart還支持“多線程任務(wù)并行”的Chat Frame機(jī)制，用戶在一個(gè)項(xiàng)目中可自由切換多個(gè)創(chuàng)意分支，不同任務(wù)互不干擾，始終保持上下文獨(dú)立、邏輯清晰。

整套系統(tǒng)不僅僅是“聽指令”，更會(huì)主動(dòng)給出建議。比如用戶輸入一個(gè)模糊的修改意圖時(shí)，它會(huì)自動(dòng)提供結(jié)構(gòu)化的提示詞推薦，并通過Tab鍵補(bǔ)全，引導(dǎo)用戶高效表達(dá)想法。

正如Lovart初始成員、核心工程師Takumi在官方視頻中所描述的那樣：“Just like working with the real designer you point at images to visualize feedback.（就像與真正的設(shè)計(jì)師合作那樣一樣，您可以通過查看圖像來直觀感受反饋。）” ChatCanvas讓用戶可以像和真實(shí)設(shè)計(jì)師一樣，對(duì)畫面進(jìn)行操作，給意見、看修改、再細(xì)化，整個(gè)交互過程簡潔而直觀。

▲Takumi （Lovart初始成員、核心工程師）

就像之前報(bào)道AI產(chǎn)品一樣，智東西AI前瞻也必須第一時(shí)間體驗(yàn)一番。

二、從一句Prompt開始，潮玩IP雛形上線

注冊(cè)完成后，系統(tǒng)贈(zèng)送了300積分，用于后續(xù)與AI交互。智東西拋出的第一個(gè)Prompt是：“設(shè)計(jì)一組潮玩，可以參考流體熊、玲娜貝兒、哪吒和LABUBU等IP的突出元素，風(fēng)格為像素風(fēng)?！?/p>

系統(tǒng)先花了一小段時(shí)間收集素材，自動(dòng)檢索這些IP的代表性圖像，并展示在界面中供用戶挑選喜歡的風(fēng)格，以供參考。

選定圖像后，系統(tǒng)開始逐張解析其風(fēng)格特征，包括造型結(jié)構(gòu)、配色邏輯與角色氣質(zhì)，并查找圖片將輸入的“像素風(fēng)”進(jìn)行具體學(xué)習(xí)。

隨后進(jìn)入正題，Lovart給出一套詳盡的設(shè)計(jì)規(guī)劃。方案包括創(chuàng)意定位、角色設(shè)定、視覺語言、配件玩法、包裝策略乃至營銷思路等內(nèi)容，甚至起好了名字——“嘴霸機(jī)械兔”。

此外，Lovart還附上了一份適用于3D像素建模工具（如Blender與MagicVoxel）的Prompt參考，以及開發(fā)時(shí)間線與成本預(yù)估。從內(nèi)容密度來看，這已經(jīng)不只是“設(shè)計(jì)初稿”，而更像是“開箱即用”的產(chǎn)品方案書。

三、調(diào)整配色，體驗(yàn)“指哪打哪”的智能回應(yīng)

收到初步設(shè)計(jì)稿后，Lovart主動(dòng)詢問用戶是否需要進(jìn)一步定制，比如是否希望提供角色三視圖、設(shè)計(jì)姿態(tài)與表情，或生成多個(gè)配色方案。

選擇“換配色”后，它立刻生成四組差異明顯的變體。

如果用戶對(duì)其中一組顏色不滿意，可直接在畫布上圈選中目標(biāo)。智東西則選定了一幅設(shè)計(jì)并評(píng)論：“這個(gè)配色太丑”。

ChatCanvas就展現(xiàn)出高度協(xié)同力：系統(tǒng)識(shí)別出具體區(qū)域后，按下Tab還可直接調(diào)用預(yù)設(shè)優(yōu)化表達(dá)；修改前，它還會(huì)多次次確認(rèn)理解是否準(zhǔn)確，引導(dǎo)用戶給出清晰且明確的指令；確認(rèn)無誤后，用戶點(diǎn)擊“Run All”，批量執(zhí)行全部修改指令，一次性更新圖像。

新版本顏色更加柔和清新，生成速度和準(zhǔn)確度都在可接受范圍內(nèi)，關(guān)鍵是改動(dòng)過程完全無需跳出畫布，無需重新指令，真正實(shí)現(xiàn)了“所見即所得”。

四、生成3D模型，再加點(diǎn)營銷靈感

繼續(xù)推進(jìn)，下一步智東西請(qǐng)求Lovart為角色生成3D像素模型。

系統(tǒng)則自動(dòng)創(chuàng)建了基礎(chǔ)形態(tài)的展示圖，同時(shí)還給出了一套產(chǎn)品化建議：8+1款盲盒結(jié)構(gòu)（基礎(chǔ)款+隱藏款）、12處可動(dòng)關(guān)節(jié)設(shè)計(jì)、AR互動(dòng)（掃碼后可替換不同皮膚濾鏡）等。

這些建議貼合了當(dāng)下潮玩行業(yè)的常見打法，也是基于角色特征綜合生成的方案。

為了讓IP順利“出道”，智東西又輸入了“為角色生成時(shí)裝雜志封面”的指令，Lovart立刻生成了四種不同風(fēng)格的擬真封面圖。

當(dāng)智東西再次輸出“創(chuàng)建宣傳視頻”的指令時(shí)，系統(tǒng)又生成一段動(dòng)態(tài)短片作為營銷物料補(bǔ)充。

整個(gè)過程中，無需手動(dòng)切換場(chǎng)景或重新描述上下文，AI始終保持“記得住之前你說過什么”，體驗(yàn)很像和一位風(fēng)格穩(wěn)定、邏輯清晰的設(shè)計(jì)師共事。

至此，距離注冊(cè)不到30分鐘，智東西已經(jīng)完成了從IP創(chuàng)意到3D展示再到營銷物料的完整路徑，而當(dāng)初贈(zèng)送的300積分也剛好耗盡。

在正式體驗(yàn)之外，也有不少用戶已在社區(qū)中玩出了新的花樣。比如，有人用Lovart設(shè)計(jì)了一組品牌廣告視頻：特斯拉的汽車從散開的包裝盒中“開箱而出”。

還有網(wǎng)友嘗試通過Lovart生成了一組塔羅牌，每張牌面釋義都與畫面對(duì)應(yīng)。

結(jié)語：不只是會(huì)設(shè)計(jì)，而是會(huì)共創(chuàng)

此次Lovart正式版的體驗(yàn)帶來一個(gè)明確感受：它不僅是一個(gè)“能生成”的AI系統(tǒng)，更像是一位具備設(shè)計(jì)Know-How的智能協(xié)作者。

尤其是ChatCanvas所代表的交互形式的轉(zhuǎn)變——從“一步一指令”轉(zhuǎn)向“持續(xù)上下文”，讓設(shè)計(jì)不再是任務(wù)堆疊，而變成一場(chǎng)結(jié)構(gòu)清晰、有記憶的創(chuàng)意對(duì)話。

它沒有取代創(chuàng)意，而是放大創(chuàng)意。這可能也是Lovart從排隊(duì)神器走向設(shè)計(jì)Agent“頂流”的原因。