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智東西AI前瞻（公眾號：zhidxcomAI）
作者 | 江宇
編輯 | 漠影
智東西AI前瞻7月26日報道 ， 近日 ， AI設計Agent Lovart正式版全球上線 ， 核心功能ChatCanvas同步開放 。
這款由中國團隊打造的產品 ， 由Liblib在海外獨立運營 。 其創始人陳冕曾任字節跳動剪映全球商業化負責人 ， 此次帶隊推出Lovart ， 定位為“世界首個設計Agent” ， 旨在通過對話生成、畫布批注、樣式變體、3D建模等能力 ， 將AI深度嵌入設計工作的每一個環節 。
作為此前引發80萬人排隊求碼的熱門產品 ， Lovart此次正式開放注冊 ， 并釋放出更明確的信號：AI設計Agent正從“生成助手”邁向“創作伙伴” 。
在社區中也不乏認可聲音 ， 有網友評價 ， ChatCanvas是擴展了創作可能性的一次產品發布 。
圖源：X平臺
一、不止是能對話的AI ， 更是“共創型智能畫布”在體驗展開之前 ， 先快速梳理一下Lovart正式版的功能全貌 。
Lovart整體定位為“你的新設計伙伴” ， 不僅能理解用戶的設計意圖 ， 還能完成從創意構思到交付3D資產的全過程 ， 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域圈選并輸入“Comment” ， 用于表達修改意見或設計需求 ， 系統會自動識別目標對象、理解具體意圖 ， 并支持批量執行調整操作 。 這一處理機制支持一次性對二十個區域提出修改意見 ， 系統能夠統一理解、統一更新 ， 極大降低設計溝通成本 。
為了確保用戶始終能清楚AI的設計邏輯 ， Lovart會在每一步關鍵決策前主動與用戶溝通確認 ， 不僅是“做出來” ， 更是“說清楚為什么這樣做” 。 整個使用過程信息鏈條清晰 ， 用戶不會被“黑箱操作”蒙蔽 ， 而是像在和一位有邏輯的設計師協作 。
Lovart整合了目前主流的SOTA模型：在圖像生成方面 ， 調用了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 ， 無需關心模型選擇 ， 系統會自動按任務匹配最合適的模型 。
不僅如此 ， Lovart還支持“多線程任務并行”的Chat Frame機制 ， 用戶在一個項目中可自由切換多個創意分支 ， 不同任務互不干擾 ， 始終保持上下文獨立、邏輯清晰 。
整套系統不僅僅是“聽指令” ， 更會主動給出建議 。 比如用戶輸入一個模糊的修改意圖時 ， 它會自動提供結構化的提示詞推薦 ， 并通過Tab鍵補全 ， 引導用戶高效表達想法 。
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.（就像與真正的設計師合作那樣一樣 ， 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設計師一樣 ， 對畫面進行操作 ， 給意見、看修改、再細化 ， 整個交互過程簡潔而直觀 。
Takumi （Lovart初始成員、核心工程師）
就像之前報道AI產品一樣 ， 智東西AI前瞻也必須第一時間體驗一番 。
二、從一句Prompt開始 ， 潮玩IP雛形上線注冊完成后 ， 系統贈送了300積分 ， 用于后續與AI交互 。 智東西拋出的第一個Prompt是：“設計一組潮玩 ， 可以參考流體熊、玲娜貝兒、哪吒和LABUBU等IP的突出元素 ， 風格為像素風 。 ”
系統先花了一小段時間收集素材 ， 自動檢索這些IP的代表性圖像 ， 并展示在界面中供用戶挑選喜歡的風格 ， 以供參考 。
選定圖像后 ， 系統開始逐張解析其風格特征 ， 包括造型結構、配色邏輯與角色氣質 ， 并查找圖片將輸入的“像素風”進行具體學習 。
隨后進入正題 ， Lovart給出一套詳盡的設計規劃 。 方案包括創意定位、角色設定、視覺語言、配件玩法、包裝策略乃至營銷思路等內容 ， 甚至起好了名字——“嘴霸機械兔” 。
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 ， 以及開發時間線與成本預估 。 從內容密度來看 ， 這已經不只是“設計初稿” ， 而更像是“開箱即用”的產品方案書 。
三、調整配色 ， 體驗“指哪打哪”的智能回應收到初步設計稿后 ， Lovart主動詢問用戶是否需要進一步定制 ， 比如是否希望提供角色三視圖、設計姿態與表情 ， 或生成多個配色方案 。
選擇“換配色”后 ， 它立刻生成四組差異明顯的變體 。
如果用戶對其中一組顏色不滿意 ， 可直接在畫布上圈選中目標 。 智東西則選定了一幅設計并評論：“這個配色太丑” 。
ChatCanvas就展現出高度協同力：系統識別出具體區域后 ， 按下Tab還可直接調用預設優化表達；修改前 ， 它還會多次次確認理解是否準確 ， 引導用戶給出清晰且明確的指令；確認無誤后 ， 用戶點擊“Run All” ， 批量執行全部修改指令 ， 一次性更新圖像 。
新版本顏色更加柔和清新 ， 生成速度和準確度都在可接受范圍內 ， 關鍵是改動過程完全無需跳出畫布 ， 無需重新指令 ， 真正實現了“所見即所得” 。
四、生成3D模型 ， 再加點營銷靈感繼續推進 ， 下一步智東西請求Lovart為角色生成3D像素模型 。
這些建議貼合了當下潮玩行業的常見打法 ， 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“為角色生成時裝雜志封面”的指令 ， Lovart立刻生成了四種不同風格的擬真封面圖 。
當智東西再次輸出“創建宣傳視頻”的指令時 ， 系統又生成一段動態短片作為營銷物料補充 。
整個過程中 ， 無需手動切換場景或重新描述上下文 ， AI始終保持“記得住之前你說過什么” ， 體驗很像和一位風格穩定、邏輯清晰的設計師共事 。
至此 ， 距離注冊不到30分鐘 ， 智東西已經完成了從IP創意到3D展示再到營銷物料的完整路徑 ， 而當初贈送的300積分也剛好耗盡 。
在正式體驗之外 ， 也有不少用戶已在社區中玩出了新的花樣 。 比如 ， 有人用Lovart設計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應 。
結語：不只是會設計 ， 而是會共創此次Lovart正式版的體驗帶來一個明確感受：它不僅是一個“能生成”的AI系統 ， 更像是一位具備設計Know-How的智能協作者 。
尤其是ChatCanvas所代表的交互形式的轉變——從“一步一指令”轉向“持續上下文” ， 讓設計不再是任務堆疊 ， 而變成一場結構清晰、有記憶的創意對話 。
【爆火智能體Lovart體驗：30分鐘搞定一個潮玩IP！設計師看了瑟瑟發抖】它沒有取代創意 ， 而是放大創意 。 這可能也是Lovart從排隊神器走向設計Agent“頂流”的原因 。
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